【摘 要】
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本文提出了面向CPU+GPU异构环境的数据密集型矢量多边形地理大数据并行计算框架（PFGAP）。PFGAP将数据密集型矢量多边形地理大数据的并行计算分解为算子、数据、粒度、并行环境及任务调度5个模块，分别设计相应的负载均衡并行计算策略；通过封装并行计算实现细节及数据密集型多边形算子的快速并行化。试验采用多边形三角剖分、栅格化及投影变换作为测试算例，采用土地利用数据作为测试数据，在不同类型的并行环境
【基金项目】
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国家重点研发计划（2017YFB0504205）； 国家自然科学基金（41901318）；
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本文提出了面向CPU+GPU异构环境的数据密集型矢量多边形地理大数据并行计算框架（PFGAP）。PFGAP将数据密集型矢量多边形地理大数据的并行计算分解为算子、数据、粒度、并行环境及任务调度5个模块，分别设计相应的负载均衡并行计算策略；通过封装并行计算实现细节及数据密集型多边形算子的快速并行化。试验采用多边形三角剖分、栅格化及投影变换作为测试算例，采用土地利用数据作为测试数据，在不同类型的并行环境中计算并行效率。结果表明，PFGAP能很好地适用于不同类型的数据集、算子及并行计算环境。利用PFGAP实现的并行算法显著地降低了串行执行时间，取得了40.03的最优并行加速比。试验还分别测试了各个模块涉及的并行策略，结果表明取得的并行效率优于现有并行策略。
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