Фоновое чтение по использованию графических процессоров для ГИС?

Я заинтересован в появившемся пересечении между ГИС-системами и графическими процессорами, которое может обеспечить улучшение порядка для определенных классов проблем ГИС. Знаете ли вы какие-либо хорошие ресурсы, обсуждающие эту область?

Хороший вопрос. Хотя http://gpgpu.org - хороший ресурс, он довольно общий (в конце концов, первая буква G обозначает General). В поисках ГИС я получил только один хит 2004 года , который ссылается на статью 404.

Манифольд - единственный поставщик, которого я знаю, использующий графический процессор для ГИС .

Удод, конечно, выглядит интересно, который также администрирует CUDA.NET .

Часть презентации DevSummit Лаборатории прототипов приложений ESRI была посвящена графическим процессорам для ГИС.

Ссылка на видео, похоже, не работает, но в длинном посте блога содержится хорошее резюме и введение в вычисления на GPU с использованием ГИС.

Кроме того, Azavea (ранее Avencia) выиграла несколько грантов NSF для дальнейшего изучения этой области, и у них есть серия постов в блоге, которые, по-видимому, регулярно обновляются (последнее сообщение 7 июля)

Я использую Manifold GIS в течение многих лет, и хотя иногда по целому ряду причин высмеиваю, программное обеспечение впечатляет. Текущая версия (8.0.18 на момент написания) использует CUDA для ускорения поверхностных операций в 100 раз или около того. Долгожданная версия 9 обещает как улучшить этот уровень ускорения, так и расширить сферу его влияния. На сайте Nvidia можно посмотреть интересную веб-трансляцию о том, что сделал Manifold и куда они идут ( здесь ). Эта технология находится на переднем крае этой технологии, независимо от того, применяется она к ГИС или нет. Больше бонусных баллов: встроенная 64-битная возможность и версии от 250 до 1000 долларов

Даже если все, что вы делаете, это растровая обработка, она окупается за несколько часов.

Существует некоторая экспериментальная работа по переносу частей GDAL для использования GPU через OpenCL . Смотрите, для прогресса, это недавнее письмо .

Исходный код может быть поучительным.

Ключевое слово для вас GPGPU. Вы можете поймать книгу на GLSLили на HLSLкаких языках / платформах для OpenGL и DirectX. Вы можете использовать проприетарные вычислительные платформы, такие как Nvidia CUDAили AMD CTM. Но если вам нужен намек на здравомыслие, вы можете проверить несколько новые стандарты OpenCL.