全空间下并行矢量空间分析研究综述与展望

邱强, 秦承志, 朱效民, 赵晓芳, 方金云

Overview and Prospect on Spatial Analysis of Parallel Vectors in Pan-spatial Concept

QIU Qiang,QIN Chengzhi,ZHU Xiaomin,ZHAO Xiaofang,FANG Jinyun

表2 矢量空间分析并行编程模型对比

Tab. 2 Comparison of parallel programming models for vector spatial analysis

并行编程模型 OpenMP MPI MapReduce/Spark CUDA 并行粒度 细粒度 粗粒度 粗粒度 细粒度 性能优势 实现简单,并行效率高 适用于集群环境,并行算法扩展性强 编程实现简单,容错性好 强大的并行浮点计算能力 缺点 只适用SMP等并行环境,扩展性差 容错性差 中间结果存储造成I/O次数增多 空间数据传输效率低,算法普适性低 适用GIS场景 空间分析算法的局部优化 高性能并行空间分析算法研发 数据密集型空间操作 计算密集型空间操作