非常に大きな画像や画像モザイクを扱う場合、大量のGPUメモリが役立ちますか？

パンやズームなどのためにできるだけ多くの画像をGPUに保存すると大いに役立つようです。

非常に大きな画像を多数取り扱っています。多くの場合、8 GBから数百GBのサイズです。自宅には、40インチの4kモニターと12 GBのビデオメモリを備えたGTX Titanがあり、投げたものすべてに対して驚くほど優れたパフォーマンスを発揮します。作業？

うQGIS、ArcMapのとPCI Geomaticaは数百ギガバイトの範囲内でマルチギガバイトのイメージとイメージモザイクを扱うときに豊富なグラフィックスメモリの利点を取ることができますか？

大きな画像を処理するときに、豊富なGPUメモリから最も恩恵を受けるのはどのGISアプリケーションですか？

EsriはArcGIS Proをリリースしました。これは、レンダリングと一部の処理にGPUを使用します。

• グラフィックアダプターリソース

ArcGIS Proでは、グラフィックエンジンはグラフィック処理ユニット（GPU）の能力に基づいて描画を制限します。

• Spatial Analystを使用したGPU処理

Spatial Analystでは、一部のツールでグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）処理を使用することで、パフォーマンスが向上しています。このテクノロジーは、最新のコンピューターのグラフィックスカードの計算能力を利用して、特定の操作のパフォーマンスを向上させます。

データ処理にGPUパワーを使用する唯一のGISはMapDと呼ばれます。ハーバードのTweetmapデータは、このソフトウェアを介して処理されます。

ハーバードツイートマップPowered by MapD

MapDプロジェクト-大規模な空間データコンピューティング

別の方法は、64ビットプロセッサ用のArcGISバックグラウンド処理をインストールすることです。

それらはすべてバックグラウンドプロセスにあるため、ラスターイメージの計算時間は絶対に短縮されます。

ArcGISバックグラウンドジオプロセシング

画像処理については、現在これを扱う2つのプロジェクトがあります。

• ジオトレリス
• HadoopのGISツール

これらのプロジェクトは、並列システム（GPU処理および高性能コンピューティングとして）を直接処理していますが、それに限定されず、分散システムに実装できます。GIS Tools for Hadoopは当初、Hadoop環境で動作するように設計されていましたが、現在はSparkに移行しています。GeotrellisはSparkに直接関与していました。

画像処理/リモートセンシングの並列/分散コンピューティングを扱う際に考慮すべき問題の1つは、処理中にデータのシリアル化を行うアルゴリズムの大部分が実装されていることです。構造、これは非常に挑戦的です。

私は、ArcMapについて話すとき、「GISソフトウェアは処理にGPUを使用しない」と言っても過言ではありません。Google Earth、ArcScene / ArcGlobe、ENVI、OpenSceneGraph、AmigoCloud、CesiumJSなど、シェーダーでOpenGLまたはDirectXを使用するものはすべてGPUメモリを利用します。