江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXZZ120393) 作品数:6 被引量:39 H指数:4 相关作者: 汤国安 宋效东 江岭 张刚 窦万峰 更多>> 相关机构: 南京师范大学 合肥工业大学 江苏省信息安全保密技术工程研究中心 更多>> 发文基金: 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目 国家高技术研究发展计划 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 天文地球 自动化与计算机技术 更多>>
并行数字地形分析的容错算法研究 被引量:3 2013年 在高性能地学计算系统中,任务计算失败将会导致严重的后果,因此高性能地学计算必须具有可靠性保障。软件容错模型是提高并行计算容错能力的一种有效方法。针对传统基于检查点/回滚的容错策略存在资源浪费的不足,以并行地形分析为研究对象,基于软件容错模型提出一种基于邻域型算法的容错策略——N-ABFT(Neigh-boring-Algorithm Based Fault-Tolerant)。针对邻域型地形因子,该容错策略为并行程序划分出的各数据块增加冗余的校验行或校验列。最后,结合N-ABFT算法,提出一种容错调度算法,有效地提高了系统容错能力,降低了错误检测开销。 宋效东 刘学军 汤国安 窦万峰 江岭 杨坤关键词:并行计算 DEM 软件容错 分布式并行地形分析中数据划分机制研究 被引量:5 2013年 数据粒度是海量空间数据并行计算的重要问题之一。通过对不同性质的并行算法的对比分析,提出空间数据粒度模型,量化地反映并行地形分析中数据划分的规模,建立并行数据粒度评价模型。通过研究集群环境下不同算法的数据并行数据粒度问题,提出基于并行数据粒度评价模型的优化数据粒度调度算法。通过计算每一次并行计算的时间与数据粒度效率,从而实现对计算数据粒度动态更新以追求更高的加速比。经过实验验证,该算法较之传统算法,可提供更高的任务执行效率并具有更好的可移植性。 宋效东 窦万峰 汤国安 江岭 赵菁 赵明伟关键词:并行计算 数字地形分析 数据划分 数据粒度 基于并行GVF Snake模型的黄土地貌沟沿线提取 被引量:13 2013年 提出了一种改进的并行GVF Snake算法,用来提取大范围高分辨率黄土高原地区的沟沿线.该算法使用规则格网数字高程模型数据,基于全局梯度向量场提取各计算节点的沟沿线.结合沟沿线特殊的空间位置,提出初始轮廓线自动设定的方法.通过改善初始轮廓的自动设定,大大提高了沟沿线提取的准确性,同时也降低了GVF Snake模型的计算时间.在9节点的机群系统上对算法的性能和实验结果准确性进行了测试.在陕北黄土高原梁峁丘陵沟壑区的实验结果表明,本算法可准确地将初始轮廓线设置在有效逼近域内,大大提高了抗干扰性,能够实现黄土地貌沟沿线准确、有效的自动提取;同时,也可获得良好的并行加速比,并行效率较高. 宋效东 汤国安 周毅 田剑关键词:黄土地貌 沟沿线 GVF SNAKE DEM 并行累积可视性分析中的任务调度研究 被引量:1 2013年 为提高并行地形分析的性能,需要对分布式并行任务进行合理的划分与调度。鉴于基于有向无环图任务划分方法存在的不足,提出了基于任务粒度模型的优化调度方法。以并行累积可视性分析算法作为用例,采用分组的调度策略实现具有不同依赖关系子任务的合并。为体现任务粒度的性能优势,使用Bresenham算法计算不同种类的可视域。在小规模集群环境的实验结果表明,基于该任务调度方法的并行算法具有较高的计算效率。 宋效东 窦万峰 汤国安 张刚 江岭关键词:集群 数字地形分析 并行任务调度 负载均衡 基于DEM的分布式并行通视分析算法研究 被引量:12 2013年 从负载均衡的角度详细分析了数据并行的特征,提出一种通用且有效数据可达的DEM数据划分策略。基于该方法设计了分布式并行通视分析算法,以全国90mSRTM作为数据源,对算法的执行效率进行实验,结果表明:基于海量地形数据进行分布式并行通视分析的计算效率与进程数具有一定的关系。另外,算法的并行性能在一定程度上受到地形数据的影响。该文提出的方法有效地提高了海量数据的通视分析算法的计算效率,动态数据划分方案有望为并行环境下地形分析提供新的思路。 张刚 汤国安 宋效东 杨坤关键词:分布式并行 加速比 数字地形分析中邻域统计型算法并行化方法及效率分析 被引量:7 2013年 随着地理数据的来源不断扩展,分辨率不断提高,利用并行计算技术实现对海量地理数据处理已成为数字地形分析的研究热点。邻域统计型算法是一类常用算法,通过对一定分析窗口中的栅格值进行统计分析,以反映局部乃至区域地形特征。该文通过对邻域统计型串行算法解析,以地形起伏度算法为例,对该类算法的并行化方法进行了分析探讨,重点研究了数据划分策略和光圈效应处理策略。利用黄土高原DEM数据对算法的并行效率进行测试,结果显示,窗口大小和数据集规模对邻域统计型算法的并行效率有较大影响,当采用大数据集和大分析窗口时,算法呈现数据—计算密集型特点,其并行效率明显高于小数据集和小分析窗口的并行效率。 刘凯 汤国安 江岭 宋效东 阳建逸 张刚关键词:数字地形分析 DEM 并行计算