ПРИМЕНЕНИЕ GPU-ВЫЧИСЛЕНИЙ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ВОКСЕЛЬНЫХ ГЕОМОДЕЛЕЙ
В геоинформационных системах недропользования применяется широкий комплекс вычислительных методов создания полигональных и воксельных моделей, включающий методы геостатистики, триангуляции, интерполяции и оптимизации границ извлечения запасов. Для решения горных задач требуется построение детальных блочных или воксельных моделей, обеспечивающих оперативное планирование дискретных объёмов выемки горных пород. В статье показаны возможности реализации GPU-ускорения для выполнения параллельных вычислений по вокселизации поверхностей раздела сред и объёмных геологических тел с применением технологии программирования CUDA и OpenCL. В системе Gexoblock используется библиотека NVIDIA по вокселизации на основе параллельных вычислений по технологии CUDA gvdb-voxels. Предложенный гибридный подход включает методы распараллеливания триангуляции, интерполяции и оптимизации последовательности этапов выемки сырья при поиске наилучшей стратегии извлечения рудных запасов.
1. Crassin C., Green S. Octree-based sparse voxelization using the GPU hardware rasterizer. In OpenGL Insights /CRC Press, Boston, MA. 2012. p. 17-33
2. Cheng T. Accelerating universal Kriging interpolation algorithm using CUDA-enabled GPU. Computers & Geosciences 54. 2013. p. 178–183
3. Mei G, Xu L, Xu N. Accelerating adaptive inverse distance weighting interpolation algorithm on a graphics processing unit. R. Soc. open sci. 4: 170436. 2017. http://dx.doi.org/10.1098/rsos.170436
4. Fang Huang, Shuanshuan Bu, Jian Tao, and Xicheng Tan. OpenCL Implementation of a Parallel Universal Kriging Algorithm for Massive Spatial Data Interpolation on Heterogeneous Systems. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2016, 5, 96; http://dx.doi:10.3390/ijgi5060096
5. Васильев П.В., Майдаков М.А. Использование графического ускорения интерполяции Сибсона для моделирования геоструктур //1-я международная научно-техническая конференция «Компьютерные науки и технологии». Изд-во БелГУ, 2009, Ч. 2. c.137-142.
6. Alejandro Graciano, Antonio J. Rueda, Francisco R. Feito, Real-time visualization of 3D terrains and subsurface geological structures. Advances in Engineering Software. 2017 http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2017.10.002
7. NVIDIA: Библиотека вокселизации на основе параллельных вычислений по технологии CUDA https://github.com/NVIDIA/gvdb-voxels
8. Roosta S.H. Parallel Processing and Parallel Algorithms: Theory and Computation. Springer, 2000. 566 p.
9. Петров Д.В., Михелев В.М. «Моделирование карьеров рудных месторождений на высоко-производительных гибридных вычислительных системах», Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2014. Т. 3. № 3. С. 124-129.
10. Espinoza D, Goycoolea M, Moreno E, Newman A. Minelib, 2011. A library of open pit production scheduling problems // Ann. Oper. Res., 2013. Vol.206 (1), P. 93-114.
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.
1. Crassin C., Green S. Octree-based sparse voxelization using the GPU hardware rasterizer. In OpenGL Insights /CRC Press, Boston, MA. 2012. p. 17-33
2. Cheng T. Accelerating universal Kriging interpolation algorithm using CUDA-enabled GPU. Computers & Geosciences 54. 2013. p. 178–183
3. Mei G, Xu L, Xu N. Accelerating adaptive inverse distance weighting interpolation algorithm on a graphics processing unit. R. Soc. open sci. 4: 170436. 2017. http://dx.doi.org/10.1098/rsos.170436
4. Fang Huang, Shuanshuan Bu, Jian Tao, and Xicheng Tan. OpenCL Implementation of a Parallel Universal Kriging Algorithm for Massive Spatial Data Interpolation on Heterogeneous Systems. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2016, 5, 96; http://dx.doi:10.3390/ijgi5060096
5. Васильев П.В., Майдаков М.А. Использование графического ускорения интерполяции Сибсона для моделирования геоструктур //1-я международная научно-техническая конференция «Компьютерные науки и технологии». Изд-во БелГУ, 2009, Ч. 2. c.137-142.
6. Alejandro Graciano, Antonio J. Rueda, Francisco R. Feito, Real-time visualization of 3D terrains and subsurface geological structures. Advances in Engineering Software. 2017 http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2017.10.002
7. NVIDIA: Библиотека вокселизации на основе параллельных вычислений по технологии CUDA https://github.com/NVIDIA/gvdb-voxels
8. Roosta S.H. Parallel Processing and Parallel Algorithms: Theory and Computation. Springer, 2000. 566 p.
9. Петров Д.В., Михелев В.М. «Моделирование карьеров рудных месторождений на высоко-производительных гибридных вычислительных системах», Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2014. Т. 3. № 3. С. 124-129.
10. Espinoza D, Goycoolea M, Moreno E, Newman A. Minelib, 2011. A library of open pit production scheduling problems // Ann. Oper. Res., 2013. Vol.206 (1), P. 93-114.