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高能地计算

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作者乐鹏 著

出版社科学出版社

ISBN9787030689351

出版时间2021-06

装帧平装

开本16开

定价59元

货号9787030689351

上书时间2024-06-26

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目录
章绪论1

1.1地理计算与高性能计算概述1

1.1.1地理计算1

1.1.2高性能计算3

1.1.3GIS与高性能计算4

1.2高性能地理计算概述6

1.2.1时空大数据分布式存储管理8

1.2.2时空大数据并行计算与流计算10

1.2.3时空大数据GIS12

第2章并行计算基础14

2.1概述14

2.1.1并行计算概念14

2.1.2计算机性能与发展15

2.1.3并行机分类17

2.2并行算法设计21

2.2.1并行分解方法21

2.2.2并行算法设计挑战24

2.2.3并行算法设计过程24

2.3并行算法性能评估26

2.3.1加速比与并行效率27

2.3.2可扩展性27

2.3.3加速比定律28

第3章并行编程基础31

3.1OpenMP并行编程31

3.1.1进程与线程31

3.1.2OpenMP指令33

3.1.3库函数与环境变量40

3.1.4OpenMP环境运行43

3.1.5OpenMP坡度计算46

3.2MPI并行编程57

3.2.1MPI概述57

3.2.2MPI基础函数58

3.2.3MPI通信59

3.2.4MPI数据类型63

3.2.5MPI环境运行与坡度计算64

3.3MapReduce并行编程72

3.3.1MapReduce计算模式72

3.3.2Hadoop分布式系统75

3.3.3Spark计算引擎78

3.3.4Spark环境运行80

3.4GPU并行编程84

3.4.1概述84

3.4.2CUDA编程85

3.4.3CUDA常用函数88

3.4.4CUDA环境运行89

第4章并行地理计算96

4.1地理算法并行设计挑战96

4.1.1并行策略96

4.1.2负载均衡100

4.1.3数据I/O104

4.1.4通信104

4.2地理算法并行化108

4.2.1数据并行地理算法108

4.2.2任务并行地理算法117

第5章地理计算强度124

5.1概述124

5.1.1地理计算特征表达125

5.1.2计算强度评估127

5.1.3地理空间域分解129

5.2AI地理计算强度预测131

5.2.1案例介绍132

5.2.2计算强度评估模型135

5.2.3地理空间域分解137

5.2.4实验结果分析139

第6章高性能空间数据存储155

6.1关系数据库与NoSQL155

6.2NoSQL数据库158

6.2.1MongoDB158

6.2.2HBase167

6.2.3Redis171

6.3阵列数据库177

6.3.1概述177

6.3.2Rasdaman179

6.3.3SciDB182

6.3.4评测分析187

6.4时空数据立方189

6.4.1概述189

6.4.2时空立方体概念191

6.4.3GeoCube设计与实现195

第7章地理云计算206

7.1概述206

7.1.1云计算简介206

7.1.2云平台介绍208

7.1.3边缘计算214

7.2地理云计算简介及地理信息处理云服务215

7.2.1地理云计算简介215

7.2.2地理信息处理云服务216

第8章云GIS226

8.1概述226

8.2云GIS设计与实现227

8.2.1系统架构227

8.2.2分布式空间数据存储228

8.2.3分布式GIS内核231

8.2.4结果分析234

第9章地理流计算237

9.1概述237

9.1.1技术背景237

9.1.2案例介绍241

9.2地理观测流242

9.2.1信息模型242

9.2.2计算模型244

9.2.3性能分析模型245

9.2.4系统架构247

9.3实时地理信息流处理248

9.3.1案例计算248

9.3.2结果分析250

0章时空大数据平台255

10.1概述255

10.2时空大数据平台功能256

10.2.1平台概况257

10.2.2数据中心257

10.2.3计算中心259

10.2.4服务中心260

10.2.5管理中心260

10.3时空大数据平台应用261

参考文献274

内容摘要
本书是作者结合现有高性能地理计算的理论、方法和应用所写的。全书共六大部分(10章)。部分为高性能地理计算概述(章),阐述高性能地理计算的基本概念、发展历程和现状;第二部分为并行计算基础及并行编程基础(第2~3章),介绍并行计算的基本理论、并行编程入门知识等;第三部分为并行地理计算算法设计(第4~5章),阐述地理算法并行设计挑战、数据并行与任务并行地理算法、地理计算强度的理论与方法等;第四部分为高性能空间数据存储(第6章),介绍大规模数据管理技术,包括NoSQL/NewSQL数据库、内存数据库、阵列数据库等,并围绕对地观测大数据的时空立方体理论方法与设计实现进行介绍;第五部分为地理云计算、云GIS与地理流计算(第7~9章),介绍地理云计算概念、地理云计算服务、云GIS设计与实现、空间数据流处理等;第六部分为时空大数据平台(0章),介绍融合高性能地理计算的时空大数据平台功能与应用。

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