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摘要:
针对并行矢量空间叠加分析中存在的I/O性能差及并行算法调度效率低的缺陷,提出了"去"归并通用并行计算架构(NJ-GPCA).该架构首先基于内存数据库Redis设计内存矢量空间数据模型;其次通过数据预处理以及任务分发技术,减少进程等待,提高I/O性能;最后重新进行任务分配以及规划进程调度,避免结果数据归并收集,使得并行叠加分析算法归并收集阶段的时间复杂度由O(nlogn)降低到O(n).实验结果表明,该方法对真实地理数据下的并行叠加分析操作,I/O时间至少减少75%,对于提高算法整体性能有明显效果.
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文献信息
篇名 NJ-GPCA:一种面向并行空间计算的高效数据访存策略
来源期刊 高技术通讯 学科
关键词 空间叠加分析 I/O 并行计算 任务调度
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 计算机与通信技术
研究方向 页码范围 1-7
页数 7页 分类号
字数 3722字 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2018.01.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 方金云 中国科学院计算技术研究所 79 637 12.0 21.0
2 姚晓 中国科学院计算技术研究所 7 32 3.0 5.0
6 肖茁建 中国科学院计算技术研究所 5 24 2.0 4.0
10 邱强 中国科学院计算技术研究所 10 31 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
空间叠加分析
I/O
并行计算
任务调度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
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