Câu trả lời:
Câu hỏi hay. Mặc dù http://gpgpu.org là một tài nguyên tốt, nhưng nó khá chung chung (chữ G đầu tiên là viết tắt của General). Tìm kiếm ở đó cho GIS tôi chỉ nhận được một lần truy cập từ năm 2004 , liên kết đến một bài báo là 404.
Manifold là nhà cung cấp duy nhất tôi biết về việc tận dụng GPU cho GIS .
Một phần của bài thuyết trình DevSummit của Prototype Lab Prototype Lab là về GPU cho GIS.
Liên kết video dường như bị bẻ khóa, nhưng một bài đăng blog dài chứa một bản tóm tắt và giới thiệu tốt về GPU máy tính của GPU.
Ngoài ra, Azavea (trước đây là Avencia) đã giành được một số khoản tài trợ của NSF để điều tra thêm về lĩnh vực này và họ có một loạt các bài đăng trên blog dường như được cập nhật thường xuyên (bài cuối ngày 7 tháng 7)
Tôi đã sử dụng Manifold GIS trong nhiều năm và mặc dù đôi khi mục tiêu bị chế giễu vì nhiều lý do, phần mềm này khá ấn tượng. Phiên bản hiện tại (8.0,18 tại thời điểm viết) sử dụng CUDA để tăng tốc hoạt động bề mặt 100 lần hoặc hơn. Phiên bản 9 được chờ đợi từ lâu hứa hẹn sẽ cải thiện cả mức tăng tốc đó và mở rộng phạm vi tác động của nó. Có một webcast thú vị có thể xem trên trang web của Nvidia liên quan đến những gì Manifold đã làm và nơi họ sẽ đến ( tại đây ). Rất nhiều thứ đi đầu trong công nghệ này cho dù có áp dụng cho GIS hay không. Thêm điểm thưởng: khả năng và phiên bản 64 bit gốc từ $ 250-ish đến dưới $ 1000
Ngay cả khi tất cả những gì bạn làm là xử lý raster, nó sẽ tự trả sau vài giờ.
Một từ khóa khởi đầu cho bạn là GPGPU. Bạn có thể đọc một cuốn sách trên GLSLhoặc HLSLcác ngôn ngữ / nền tảng tương ứng cho OpenGL và DirectX. Bạn có thể sử dụng các nền tảng điện toán độc quyền như Nvidia CUDAhoặc AMD CTM. Nhưng nếu bạn muốn có một gợi ý về sự tỉnh táo, bạn có thể muốn kiểm tra các tiêu chuẩn OpenCL hơi mới.