¿Ayuda una gran cantidad de memoria de GPU cuando se trabaja con imágenes muy grandes y mosaicos de imágenes?

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Parece que sería de gran ayuda almacenar la mayor cantidad de imagen posible en la GPU para el desplazamiento y el zoom, etc.

Nos ocupamos de muchas imágenes muy grandes. Muchos varían desde 8 GB hasta cientos de GB de tamaño. En casa, tengo un monitor 4k de 40 "y un GTX Titan con 12 GB de memoria de video, y funciona de manera asombrosamente buena para todo lo que le ofrezco. También se ve genial cuando se visualizan imágenes. Es una configuración excesiva para el procesamiento de imágenes GIS trabajar?

QGIS , ArcMap y PCI Geomatica pueden aprovechar la abundante memoria de gráficos al tratar con imágenes de múltiples gigabytes y mosaicos de imágenes en el rango de cientos de gigabytes?

¿Qué aplicaciones GIS obtendrían el mayor beneficio de una gran cantidad de memoria de GPU cuando se trata de imágenes grandes?

    
pregunta gnarbarian 21.10.2015 - 00:21

4 respuestas

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Desafortunadamente, el software GIS aún no está en el punto en el que utiliza de forma nativa la memoria de la GPU para el procesamiento. ArcGIS acaba de ganar la capacidad de usar múltiples núcleos CPU con el lanzamiento de 10.x.

En esta etapa, su mejor apuesta para mejorar el rendimiento del procesamiento de imágenes es asegurarse de que tenga la E / S más óptima posible (es decir, algunos SSD agradables).

EDITAR (2 años después): Esri ha lanzado ArcGIS Pro, que hace uso de la GPU para procesamiento y procesamiento.

    
respondido por el Radar 21.10.2015 - 00:34
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El único SIG que utiliza el poder de la GPU para procesar datos se llama MapD. Los datos de Harvard Tweetmap se procesan a través de este software.

Harvmap Tweetmap Powered by MapD

Proyecto MapD - Cálculo masivo de datos espaciales

Otra forma es instalar el procesamiento en segundo plano de ArcGIS para el procesador de 64 bits.

Eso reducirá absolutamente el tiempo de cálculo de la imagen rasterizada, ya que se encuentran en el proceso de fondo.

Geoprocesamiento en segundo plano de ArcGIS

    
respondido por el Zhenyang Hua 21.10.2015 - 05:26
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Para el procesamiento de imágenes, actualmente hay dos proyectos que tratan esto:

Esos proyectos tratan directamente con sistemas paralelos (como procesamiento de GPU y computación de alto rendimiento), pero no se limitan a ellos, y pueden implementarse en sistemas distribuidos. Las herramientas GIS para Hadoop se diseñaron inicialmente para funcionar en un entorno de Hadoop, pero ahora se están moviendo a Spark. Geotrellis estuvo directamente involucrado con Spark.

Un problema que se debe tener en cuenta cuando se trata de computación paralela / distribuida en el procesamiento de imágenes / detección remota, es que la mayoría de los algoritmos tienen una implementación que serializa los datos mientras se procesan, por lo que el gran esfuerzo en los proyectos hoy en día es mover esos algoritmos heredados para que funcionen. en estructuras de datos distribuidos, lo cual es bastante desafiante.

    
respondido por el Ricardo Barros Lourenço 28.10.2015 - 22:37
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No generalizaría demasiado y diría que "el software GIS no usa GPU para procesar" cuando se habla solo de ArcMap. Cualquier cosa que utilice OpenGL o DirectX con shaders aprovechará la memoria de la GPU: Google Earth, ArcScene / ArcGlobe, ENVI, OpenSceneGraph, AmigoCloud, CesiumJS, etc.

    
respondido por el Ragi Yaser Burhum 27.10.2015 - 22:30

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