基于GPU的不规则三角网向规则格网数字高程模型转换算法优化

卢立托; 李攀峰; 马洪浩

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基于GPU的不规则三角网向规则格网数字高程模型转换算法优化

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基于规则格网的数字高程模型( DEM)相对于不规则三角网( TIN)具有结构简单，便于存储、管理和分析等优点。针对TIN向规则格网转换的串行算法效率较低的问题，利用图形处理器( GPU)并行编程对一种串行算法进行实现；然后从GPU 全局内存和共享内存的访问方面对算法进行优化；最后用C++语言和统一计算设备架构( CUDA)开发了实验系统，对优化前后算法的效率进行对比。结果表明，优化后的算法效率较优化前最大提高了72倍。

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来源
《计算机应用》 |2015年第z1期|32-34|共3页
作者
卢立托; 李攀峰; 马洪浩;
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作者单位

中国石油集团工程设计有限责任公司北京分公司;

中国石油集团工程设计有限责任公司北京分公司;

中国石油集团工程设计有限责任公司北京分公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
数字高程模型; 不规则三角网; 规则格网; 图形处理器; 统一计算设备架构;

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