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基于五層十五級遙感數據結構的并行算法研究_王棟
程。它是提高計算機計算速度和數據處理的有效途徑。當前流行的基于集群的并行系統編譯環境有兩種：PVM（Parallel Virtual Machine）和 MPI（Message Passing Interface）。PVM 與 Condor 結合即 Condor-PVM， 它的核心實現方式為使用位于 Condor 池中的空閑資源來實現高吞吐量計算。MPI 主要是根據處理器或者并行機節點的個數， 將任務分配為與并行計算節點相同的塊數進行并行計算。這種模式雖然是可以用到很多的并行機節點，但是受到數據切分與傳輸等方面的限制，當節點數量太多時，會影響并行計算效率。目前我國環境與監測預報小衛星遙感數據主要在數據庫中進行組織、描述和存儲，它具有一定的獨立性、可擴展性，并可為多用戶所共享。但數據在數據庫中存儲時有冗余性，越是安全的數據庫冗余度就越高。在進行海量數據查詢與處理時，速度就成為制約數據庫的檢索與數據的二次存取的瓶頸， 因此針對環境與監測預報小衛星數據的特殊性使用五層十五級的數據組織管理模式， 實現了對環境與監測預報小衛星數據的有效組織管理。并構建一種適合于環境與監測預報小衛星數據五層十五級級的數據組織模式的并行計算方法， 能夠通過計算得到調用并行機節點的個數既并行計算的最大近優估算值， 使并行計算的效率達到最高， 達到優化環境與監測預報小衛星海量數據遙感產品生產能力的效果。
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