Sepertinya itu akan sangat membantu untuk menyimpan sebanyak mungkin gambar pada GPU untuk panning dan zooming, dll.
Kami menangani banyak gambar yang sangat besar. Banyak berkisar dari 8 GB hingga ratusan GB. Di rumah saya punya monitor 40 "4k dan GTX Titan dengan memori video 12 GB, dan kinerjanya luar biasa baik untuk semua yang saya lakukan. Ini juga tampak hebat saat melihat gambar. Apakah pengaturan itu terlalu banyak diperlukan untuk pemrosesan gambar GIS kerja?
Apakah QGIS , ArcMap , dan PCI Geomatica dapat memanfaatkan memori grafis yang berlimpah ketika berhadapan dengan gambar multi-gigabyte dan mosaik gambar dalam kisaran ratusan gigabyte?
Aplikasi GIS apa yang paling menguntungkan dari banyaknya memori GPU ketika berhadapan dengan gambar besar?
sumber
Jawaban:
Esri telah merilis ArcGIS Pro, yang menggunakan GPU untuk rendering dan beberapa pemrosesan:
sumber
Satu-satunya GIS yang menggunakan daya GPU untuk memproses data disebut MapD. Data Tweetmap Harvard diproses melalui perangkat lunak ini.
Harvard Tweetmap Diberdayakan oleh MapD
Proyek MapD - Komputasi Data Spasial Masif
Cara lain adalah dengan menginstal pemrosesan latar belakang ArcGIS untuk prosesor 64-bit.
Itu benar-benar akan mengurangi waktu perhitungan gambar raster karena mereka semua dalam proses latar belakang.
ArcGIS Latar Belakang Geoprosesing
sumber
Untuk pemrosesan gambar, saat ini ada dua proyek yang berurusan dengan ini:
Proyek-proyek tersebut berhadapan langsung dengan sistem paralel (seperti pemrosesan GPU dan High Performance Computing), tetapi tidak terbatas pada itu, dan mampu diimplementasikan pada sistem terdistribusi. GIS Tools untuk Hadoop pada awalnya dirancang untuk bekerja pada lingkungan Hadoop, tetapi sekarang mereka adalah movimg untuk Spark. Geotrellis terlibat langsung dengan Spark.
Salah satu masalah yang perlu dipertimbangkan ketika berhadapan dengan komputasi paralel / terdistribusi pada pemrosesan gambar / penginderaan jauh, adalah bahwa sebagian besar algoritma memiliki implementasi yang membuat serialisasi data saat memproses, sehingga upaya besar pada proyek-proyek saat ini adalah memindahkan algoritma lama tersebut untuk bekerja pada data yang distrubutasikan. struktur, yang cukup menantang.
sumber
Saya tidak akan terlalu generalisasi dan mengatakan "perangkat lunak GIS tidak menggunakan GPU untuk diproses" ketika berbicara tentang ArcMap. Apa pun yang menggunakan OpenGL atau DirectX dengan shader akan memanfaatkan memori GPU: Google Earth, ArcScene / ArcGlobe, ENVI, OpenSceneGraph, AmigoCloud, CesiumJS, dll.
sumber