Çok büyük görüntüler ve görüntü mozaikleriyle çalışırken büyük miktarda GPU belleği yardımcı olur mu?

14

Görüntüyü kaydırma ve yakınlaştırma vb. İçin GPU'da olabildiğince fazla depolamaya yardımcı olacak gibi görünüyor.

Çok büyük görüntülerle ilgileniyoruz. Birçoğu 8 GB ile yüzlerce GB arasında değişir. Evde 40 "4k monitör ve 12 GB video belleğine sahip GTX Titan'ım var ve attığım her şey için inanılmaz iyi bir performans sergiliyor. Görüntüleri izlerken de harika görünüyor. Bu kurulum GIS görüntü işleme için aşırıya kaçıyor mu? iş?

Would QGIS , ArcMap ve PCI Geomatica gigabayt yüzlerce aralığında çok gigabayt görüntü ve görüntü mozaik ile uğraşırken bol grafik belleği yararlanmak mümkün?

Hangi GIS uygulamaları büyük görüntülerle uğraşırken bol miktarda GPU belleğinden en fazla yararı görür?

— gnarbarian
kaynak

4

ArcMap gibi bir program için, üst düzey GPU'ya sahip olmak büyük rasterlerle çalışmak için kritik öneme sahip değildir. Daha ziyade, mozaikleme gibi raster işlemeyle başa çıkmak için büyük miktarlarda RAM'in olması tavsiye edilir. Ne yazık ki, ArcGIS çok sınırlı GPU işleme yeteneklerine sahiptir. QGIS veya PCI için konuşamam. Mükemmel GPU işlemci desteği nedeniyle Matlab ile görüntü işlemeye bakmaya değer olabilir.

— Aaron

3

GPU beygir gücünden en iyi şekilde yararlandığının farkında olduğum GIS yazılımı Manifold GIS. Nvidia CUDA çekirdeklerini kullanan dört adede kadar GPU'yu desteklediğine inanıyorum. Aynı zamanda yerel 64 bit ve hem çok çekirdekli hem de çoklu işlemci yapılandırmalarından yararlanacak. Doğru kurulduğunda, bir Manifold makinesi bir canavar olabilir. Ne yazık ki, ArcGIS ve QGIS bu konuda çok geride. PCI Geomatics hakkında bir bilgim yok.

— Baltok

1

@Aaron'un ArcGis'in daha fazla RAM ve daha hızlı bir HDD (veya SSD) sevdiğini söylediği gibi ... RAM'de önbellek olarak oluşturma şekliyle ilgilidir ve derlenmiş bitmap'i görüntüleme için grafik kartına atar - tüm işler anakart belleğindeki tek bir iş parçacığı tarafından yapılır. Zamanın gerisinde kalmaya gelince, Esri 90'lı yılların sonlarından beri çok sayıda çekirdeğin bulunmasına rağmen hala tek bir iplik uygulamasıdır; bize bir sürü umuyor sıfırdan başlamak multi-thread desteği sağlayacak ArcGis Pro yaklaşması.

— Michael Stimson

1

Viewshed2 gibi üst düzey GPU'lardan özellikle yararlanmak için bazı özel araçlar geliştirilmektedir. Örneğin, mozaik işleme araçları bir dizi araç, ArcGIS 10.2+

— KHibma

16

Esri, işleme ve bazı işlemler için GPU'dan yararlanan ArcGIS Pro'yu yayınladı:

Grafik adaptörü kaynakları

ArcGIS Pro'da grafik motoru, grafik işleme biriminizin (GPU) yeteneklerine göre çizimi sınırlar.

Uzamsal Analist ile GPU işleme

Spatial Analyst artık bazı araçlar için Grafik İşlem Birimi (GPU) işlemesi kullanarak gelişmiş performans sunuyor. Bu teknoloji, belirli işlemlerin performansını artırmak için modern bilgisayarlarda grafik kartının bilgi işlem gücünden yararlanır.

— Radar
kaynak

3

Verileri işlemek için GPU gücünü kullanan tek CBS'ye MapD denir. Harvard Tweetmap verileri bu yazılım aracılığıyla işlenir.

Harvard Tweetmap Powered by MapD

MapD Projesi - Devasa Mekansal Veri Hesaplama

Başka bir yol da 64 bit işlemci için ArcGIS arka plan işlemeyi kurmaktır.

Bu, arka plan işleminde olduğu gibi raster görüntü hesaplama süresini kesinlikle azaltacaktır.

ArcGIS Arka Plan Coğrafi İşleme

— Downhillski
kaynak

3

Görüntü işleme için şu anda bununla ilgilenen iki proje var:

Bu projeler doğrudan paralel sistemlerle (GPU işleme ve Yüksek Performanslı Bilgi İşlem olarak) uğraşıyor, ancak bununla sınırlı değil ve dağıtılmış sistemlere uygulanabiliyor. Hadoop için GIS Araçları başlangıçta bir Hadoop ortamında çalışmak üzere tasarlandı, ancak şimdi Spark'a geçiyorlar. Geotrellis doğrudan Spark ile ilgiliydi.

Görüntü işleme / uzaktan algılama üzerine paralel / dağıtılmış hesaplama ile uğraşırken göz önünde bulundurulması gereken bir konu, algoritmaların çoğunun işleme sırasında verileri serileştiren uygulamalara sahip olmasıdır, bu nedenle günümüzde projelerde büyük çaba, bu eski algoritmaları dağıtılmış veriler üzerinde çalışmak için taşımaktır. oldukça zorlayıcı yapılar.

— Ricardo Barros Lourenço
kaynak

2

ArcMap'tan bahsederken aşırı genelleştirip "GIS yazılımı işlem için GPU kullanmıyor" demiyorum. Gölgelendiricilerle OpenGL veya DirectX kullanan her şey GPU belleğinden yararlanır: Google Earth, ArcScene / ArcGlobe, ENVI, OpenSceneGraph, AmigoCloud, CesiumJS, vb.

— Ragi Yaser Burhum
kaynak

Oluşturma, özellikle vektörler için GPU'ya çok daha zorlayıcı olan algoritmaları taşımakla aynı şey değildir.

— John Powell