매우 큰 이미지 및 이미지 모자이크로 작업 할 때 많은 양의 GPU 메모리가 도움이됩니까?

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패닝 및 확대 등을 위해 GPU에 가능한 많은 이미지를 저장하는 데 큰 도움이 될 것 같습니다.

우리는 매우 큰 이미지를 많이 처리합니다. 크기는 8GB에서 수백 GB까지 다양합니다. 집에는 40GB 4k 모니터와 12GB의 비디오 메모리가 장착 된 GTX 타이탄이 있으며, 던지는 모든 작업에서 놀랍도록 잘 작동합니다. 이미지를 볼 때도 훌륭합니다. 작업?

겠습니까 QGIS , ArcMap의 와 PCI Geomatica는 수백 기가 바이트의 범위에서 멀티 기가 바이트 이미지와 이미지 모자이크를 처리 할 때 풍부한 그래픽 메모리의 장점을 활용할 수있게?

큰 이미지를 처리 할 때 풍부한 GPU 메모리를 통해 어떤 GIS 응용 프로그램이 가장 큰 이점을 얻을 수 있습니까?

— 가나
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ArcMap과 같은 프로그램의 경우 고급 GPU를 사용하는 것이 큰 래스터 작업에 중요하지 않습니다. 오히려 모자이크와 같은 래스터 처리를 위해 많은 양의 RAM을 사용하는 것이 좋습니다. 불행히도 ArcGIS는 GPU 처리 기능이 매우 제한적입니다. QGIS 또는 PCI를 말할 수 없습니다. 우수한 GPU 프로세서 지원으로 인해 Matlab으로 이미지 처리를 살펴볼 가치가 있습니다.

— Aaron

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내가 알고있는 GIS 소프트웨어는 GPU 마력을 최대한 활용하는 것이 매니 폴드 GIS입니다. Nvidia CUDA 코어를 사용하여 최대 4 개의 GPU를 지원한다고 생각합니다. 또한 기본 64 비트이며 멀티 코어 및 멀티 CPU 구성을 모두 활용합니다. 매니 폴드 머신은 짐승이 될 수 있습니다. 불행하게도, ArcGIS와 QGIS는 그런면에서 뒤쳐져 있습니다. PCI Geomatics에 대해 모르겠습니다.

— Baltok

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@Aaron은 ArcGis가 더 많은 RAM 온보드와 더 빠른 HDD (또는 SSD)를 좋아한다고 말했듯이 RAM에서 캐시로 렌더링하는 방식과 관련이 있으며 기본적으로 컴파일 된 비트 맵 을 그래픽 카드에 표시하여 표시합니다. 메인 보드 메모리의 단일 스레드에 의해 수행됩니다. 배후에있어 Esri는 90 년대 후반부터 여러 코어를 사용할 수 있지만 여전히 단일 스레드 응용 프로그램입니다. 우리 중 많은 사람들이 ArcGis Pro의 스크래치 접근 방식으로 시작 하여 멀티 스레드 지원을 기대하고 있습니다.

— Michael Stimson

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Viewshed2 와 같은 고급 GPU를 활용하기 위해 일부 특정 도구가 향상 되었습니다. 예를 들어 ArcGIS 10.2+ 의 여러 도구, 모자이크 처리 도구는 여러 코어 를 활용할 수 있습니다.

— KHibma

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Esri는 렌더링 및 일부 처리에 GPU를 사용하는 ArcGIS Pro를 출시했습니다.

그래픽 어댑터 자원

ArcGIS Pro에서 그래픽 엔진은 그래픽 처리 장치 (GPU)의 기능에 따라 드로잉을 제한합니다.

Spatial Analyst를 사용한 GPU 처리

Spatial Analyst는 이제 일부 도구에 GPU (Graphics Processing Unit) 처리를 사용하여 향상된 성능을 제공합니다. 이 기술은 최신 컴퓨터에서 그래픽 카드의 컴퓨팅 성능을 활용하여 특정 작업의 성능을 향상시킵니다.

— 레이더
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데이터 처리에 GPU 성능을 활용하는 유일한 GIS를 MapD라고합니다. 하버드 Tweetmap 데이터는이 소프트웨어를 통해 처리됩니다.

하버드 짹짹 맵 MapD에 의해 구동

MapD 프로젝트-대규모 공간 데이터 컴퓨팅

다른 방법은 64 비트 프로세서 용 ArcGIS 백그라운드 처리를 설치하는 것입니다.

래스터 이미지 계산 시간은 모두 백그라운드 프로세스에 있으므로 절대적으로 줄어 듭니다.

ArcGIS 백그라운드 지오 프로세싱

— 다운 힐 스키
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이미지 처리의 경우 현재이를 처리하는 두 가지 프로젝트가 있습니다.

이러한 프로젝트는 GPU 처리 및 고성능 컴퓨팅과 같은 병렬 시스템을 직접 다루지 만 이에 국한되지 않고 분산 시스템에서 구현할 수 있습니다. Hadoop 용 GIS 도구는 처음에 Hadoop 환경에서 작동하도록 설계되었지만 이제는 Spark에 대한 동인입니다. Geotrellis는 Spark와 직접 관련이있었습니다.

이미지 처리 / 원격 감지에서 병렬 / 분산 컴퓨팅을 처리 할 때 고려해야 할 한 가지 문제는 대부분의 알고리즘이 처리하는 동안 데이터를 직렬화하는 구현을 가지고 있다는 점입니다. 요즘 프로젝트의 큰 노력은 이러한 레거시 알고리즘을 분산 된 데이터에서 작동하도록 옮기는 것입니다 상당히 어려운 구조입니다.

— 리카르도 바로스 루 렌소
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ArcMap에 대해서만 이야기 할 때 지나치게 일반화하지 않고 "GIS 소프트웨어는 처리에 GPU를 사용하지 않습니다"라고 말합니다. 셰이더와 함께 OpenGL 또는 DirectX를 사용하는 모든 것은 Google 어스, ArcScene / ArcGlobe, ENVI, OpenSceneGraph, AmigoCloud, CesiumJS 등 GPU 메모리를 활용합니다.

— Ragi Yaser Burhum
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렌더링은 GPU에 알고리즘을 포팅하는 것과 같지 않습니다. 특히 벡터의 경우 훨씬 더 어려워집니다.

— 존 파월