在集群多核CPU环境下的等高线并行提取方法

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2010.17.002

计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (17): 5-7.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.17.002

在集群多核CPU环境下的等高线并行提取方法

王宗跃^1，2，马洪超²，徐宏根³，邬建伟²，彭检贵²

1.集美大学计算机工程学院，福建厦门 361021
2.武汉大学遥感信息工程学院，武汉 430079
3.中国国土资源航空物探遥感中心，北京 100083

收稿日期:2010-03-10 修回日期:2010-04-26 出版日期:2010-06-11 发布日期:2010-06-11
通讯作者: 王宗跃

Method of parallel contours extraction based on cluster and multi-core CPU

WANG Zong-yue^1，2，MA Hong-chao²，XU Hong-gen³，WU Jian-wei²，PENG Jian-gui²

1.Computer Engineering College，Jimei University，Xiamen，Fujian 361021，China
2.School of Remote Sensing and Information Engineering，Wuhan University，Wuhan 430079，China
3.China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resources，Beijing 100083，China

Received:2010-03-10 Revised:2010-04-26 Online:2010-06-11 Published:2010-06-11
Contact: WANG Zong-yue

摘要/Abstract

摘要： 分析集群环境下分布式存储编程模型和多核CPU环境下共享存储编程模型各自的优缺点，采用结合集群和多核CPU的并行环境来取长补短；并研究其在等高线提取中的相关并行算法，其中以建立三角网和跟踪等高线作为共享存储并行的研究实例；最后通过实验验证了该并行方案的可行性。

关键词: 机载激光雷达, 等高线, 并行, 多核CPU, 集群

Abstract: After analyzing the advantages/disadvantages of distributed memory programming model in cluster environment and shared memory programming model in multi-core CPU respectively，a parallel method，combining clustering and multi-core，is proposed to enhance the strengths and eliminate the weaknesses.Then the relevant parallel algorithms of extracting contours are studied，of which establishing TIN-Mesh and tracking contours are as study cases of parallel shared memory.At last，the feasibility of the parallel method is verified by experiments.

Key words: Light Detection And Ranging（LiDAR）, contours, parallel, multi-core CPU, cluster

中图分类号:

P237.3

王宗跃^1，2，马洪超²，徐宏根³，邬建伟²，彭检贵². 在集群多核CPU环境下的等高线并行提取方法 [J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(17): 5-7.

WANG Zong-yue^1，2，MA Hong-chao²，XU Hong-gen³，WU Jian-wei²，PENG Jian-gui². Method of parallel contours extraction based on cluster and multi-core CPU[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(17): 5-7.

[1]	李俊丽. Spark平台下类别数据互信息计算的并行化[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 95-100.
[2]	石杰元，袁志勇，廖祥云，赵俭辉. 面向磁悬浮视触觉交互的多速率系统框架[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 197-203.
[3]	唐蕊，焦继业，徐华昊. 面向嵌入式的卷积神经网络硬件加速器设计[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(4): 252-257.
[4]	杨鲁月，张树美，赵俊莉. 基于并行Gan的有遮挡动态表情识别[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 168-178.
[5]	朱梦，闵卫东，张煜，段静雯. 基于HardSoftmax的并行选择核注意力[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 95-101.
[6]	张俊，廖雪花，余旭玲，雷蒙. 关系型数据库内存化存储模型研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(19): 123-128.
[7]	冯凯，李婧. k元n方体网络的子网络可靠性[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(16): 83-89.
[8]	李健，张大伟，姜晓明，向立云. 并行化洪水演进模拟研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 1-7.
[9]	孙明，陈昕. 面向卷积神经网络的硬件加速器设计方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 77-84.
[10]	陈元文. MapReduce技术在物资调运与配载问题中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 273-278.
[11]	杨捷，吴素萍. 点云重建的并行算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(6): 213-219.
[12]	叶颖诗，魏福义，蔡贤资. 基于并行计算的快速Dijkstra算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(6): 58-65.
[13]	杜伟，傅游. 基于GPU的最小二乘蒙特卡罗算法期权定价[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(4): 225-229.
[14]	金之雁，杨磊，林隽民，王哲. 广义共轭余差法的通信避免算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(3): 74-79.
[15]	何锋，曾文，王秉钧. 并行实时测控数据存储系统设计与实现[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(23): 253-258.

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Method of parallel contours extraction based on cluster and multi-core CPU

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