En allmän-purpose parallell raster processing programmeringsbibliotek (pRPL) utvecklades och tillämpas för att påskynda en vanlig cellulär automaton modell med kända dragbarhet begränsningar. Biblioteket lämpar sig för användning av geografiska informationsforskare med grundläggande programmeringsfärdigheter, men som saknar kunskap och erfarenhet av parallell databehandling och programmering. pRPL är ett allmänt programmeringsbibliotek som ger allmänt stöd för rasterbehandling, inklusive lokal-scope, grannskap-scope, regional-scope och global-scope algoritmer så länge de är parallelliserbara. Biblioteket stöder också flerlagersalgoritmer. Förutom standardmetoderna för nedbrytning av datadomänen ger pRPL en rumsligt adaptiv quad-tree-baserad nedbrytning för att producera mer jämnt fördelade arbetsbelastningar bland processorer. Dataparallalism och aktivitet parallellism stöds, med både statisk och dynamisk belastningsbalansering. Genom att gruppera processorer stöder pRPL också data-task hybrid parallellism, d.v.s. data parallellism inom en processorgrupp och uppgift parallellism mellan processorer grupper. pSLEUTH, en parallell version av en välkänd cellulär automatiserad modell för simulering av förändrad markanvändning i städer (SLEUTH), utvecklades för att visa fullt utnyttjande av de avancerade funktionerna i pRPL. Experiment med verkliga datamängder genomfördes och prestandan hos pSLEUTH mättes. Vi drar inte bara slutsatsen att pRPL i hög grad minskar komplexiteten i utvecklingen av en parallell rasterbehandlingsalgoritm, utan också avsevärt minskar beräkningstiden för beräkningsintensiva rasterbehandlingsalgoritmer, vilket visas med pSLEUTH.
Guan utvecklade en allmän-purpose parallell raster processing bibliotek (pRPL) och tillämpade det för att påskynda upp en vanlig cellulär automaton modell REF.
A general-purpose parallel raster processing programming library test application using a geographic cellular automata model
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Geographical Information Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}