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通过基于GPU的生态环境遥感评价模型并行化研究,在深入分析CPU+GPU异构通用计算平台数据传输瓶颈的基础上,设计了数据分片、异步传输的GPU图像处理框架。在此基础上,将碳固定量、草地退化指数和生态环境指数3个计算模型基于CUDA进行并行化实现,并通过实验验证了该技术方法的有效性,随着数据规模的变大,碳固定量计算模型的加速比达到了8.04倍,草地退化指数计算模型的加速比达到了12.21倍,生态环境指数计算模型的加速比达到了7.45倍。