首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于数据级任务分解的大范围地质灾害预警并行计算架构设计与应用
引用本文:陈爱民,吴柏燕,方军,李朝奎,李杨.基于数据级任务分解的大范围地质灾害预警并行计算架构设计与应用[J].地理信息世界,2018(2):97-101.
作者姓名:陈爱民  吴柏燕  方军  李朝奎  李杨
作者单位:1. 湖南科技大学 地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湖南 湘潭 411201;2. 湖南科技大学 地理空间信息湖南省工程实验室,湖南 湘潭 411201;3. 湘潭市地理空间信息应用工程技术研究中心,湖南 湘潭 411000;4. 湘潭市地理空间信息应用工程技术研究中心,湖南 湘潭,411000
基金项目:国家自然科学基金项目(41271390),湖南省教育厅重点项目(16A070),湖南省自然科学基金湘潭联合基金项目(2017JJ4037)
摘    要:为实现大范围地质灾害预警实时分析计算,搭建了地质灾害预警并行计算架构。结合地质灾害隐患点的现状和监测设备的实际情况,以地质灾害隐患点为分析计算单元,采用数据级并行计算方式对地质灾害计算任务进行分解,实现了任务生成、分解、派发、计算等功能;采用MPI和Socket套接字相结合的方式,达到了并行计算与高效通信的目的;将该并行计算架构应用于某省2016年8月2~4日台风造成的大范围强降雨状况下的地质灾害预警计算实验验证。结果表明:在大范围地质灾害预警中,该并行计算架构随着执行进程数增加而获得一定的加速比,当执行进程达到16个时加速比可达5.652,明显缩短了传统串行计算所需要的时间,实现了地质灾害的实时预警。

关 键 词:数据级任务  大范围地质灾害  实时预警  并行计算  dataleveltask  wide-range  geologic  hazard  real-time  warning  parallel  computing

The Design and Application of Parallel Computing Architecture for Large-scale Geological Disaster Warning Based on Data Level Task Decomposition
CHEN Aimin,WU Baiyan,FANG Jun,LI Chaokui,LI Yang.The Design and Application of Parallel Computing Architecture for Large-scale Geological Disaster Warning Based on Data Level Task Decomposition[J].Geomatics World,2018(2):97-101.
Authors:CHEN Aimin  WU Baiyan  FANG Jun  LI Chaokui  LI Yang
Abstract:In order to realize the real-time analysis computing of large-scale geological disaster warning, the parallel computation structure of geological hazard early warning is set up. Taking hidden geological hazard points as analysis computing unit, combined with their current circumstances and the actual situation of monitoring equipment, data-level parallel computing method is adopted to decompose the geological disaster computing tasks, to complete task generation, decomposition, distribution, computation and so on. The efficient communication of parallel computation is realized through the combination of MPI and Socket sockets. The parallel computing framework is applied to a geological hazard early warning and calculation experiment in the case of large-scale heavy rainfall caused by the typhoon on August 2~4, 2016. The results show that the parallel computing framework has significantly shortened the time required for traditional serial computing and has implemented preliminarily the real-time warning of geological hazards in the early warning of large-scale geological disasters.
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号