Parallele Verarbeitung mit Spatial Analyst

Für einige Werkzeuge bietet Spatial Analyst eine verbesserte Performance bei Verwendung der parallelen Verarbeitung. Diese Technologie nutzt Mehrkernprozessoren für moderne Computer-Hardware, um Verarbeitungsaufgaben schneller abschließen zu können.

Die nachfolgende Liste enthält nach Toolset aufgeführte Werkzeuge, die derzeit die parallele Verarbeitung unterstützen:

  • Dichte:

    Kerndichte, Raum-Zeit-Kerndichte

  • Entfernung:

    Entfernungsakkumulation, Entfernungsallokation, Kostengünstigster Korridor, Optimale Korridorverbindungen, Optimale Regionsverbindungen

  • Extraktion:

    Stichprobe

  • Nachbarschaft:

    Focal Statistics

  • Überlagerung:

    Gewichtete Überlagerung, Gewichtete Summe

  • Reklassifizieren:

    Reklassifizieren, Ausschneiden

  • Sonneneinstrahlung

    Sonneneinstrahlung (Feature), Sonneneinstrahlung (Raster)

  • Oberfläche:

    Konturlinie, Geodätisches Sichtfeld, Oberflächenparameter

  • Zonal:

    Zonale Statistiken, Zonale Statistiken als Tabelle

Was ist parallele Verarbeitung?

Bei der parallelen Verarbeitung wird eine Berechnungsaufgabe in kleinere Teile unterteilt, die anschließend zur Verarbeitung an die verfügbaren Computerkerne gesendet werden. Die Ergebnisse aller getrennten Vorgänge werden von der Software wieder zu einem endgültigen Ergebnis zusammengesetzt, was in der Regel weniger Zeit in Anspruch nimmt als die Verarbeitung des gesamten Datasets durch einen Kern.

Die meisten modernen Computer verfügen über Mehrkern-CPUs. Bei Mehrkern-Chips weist jede einzelne physische CPU eines Computers mehrere logische Prozessoren auf demselben Siliziumchip auf. Mikroprozessoren besitzen normalerweise 2, 4, 8 oder mehr Kerne pro Prozessor, in einigen Fällen auch 6 oder 12 Kerne. Einige Computer verfügen über mehrere CPUs, sodass die Gesamtzahl der in einem System verfügbaren Kerne der Anzahl der Kerne pro CPU multipliziert mit der Anzahl der CPUs auf der Hauptplatine entspricht.

Steuern der parallelen Verarbeitung mit Umgebungen

Werkzeuge, die die parallele Verarbeitung unterstützen, verhalten sich im Allgemeinen so, dass sie standardmäßig 50 Prozent der verfügbaren Verarbeitungskerne verwenden. Da Unterschiede zwischen Werkzeugen bestehen, sollten Sie die Verwendungshinweise des jeweiligen Werkzeugs sorgfältig überprüfen.

Mithilfe der Umgebung Faktor für parallele Verarbeitung lässt sich die Anzahl der Prozessoren steuern, die auf einen Vorgang angewendet werden können.

Für die Größe der zur verarbeitenden Daten bestehen einige Abhängigkeiten. Bei den meisten Werkzeugen wird die parallele Verarbeitung automatisch aktiviert, wenn die Eingabe-Raster eine Größe von mehr als 5.000 x 5.000 Zeilen und Spalten aufweisen. Eingaben von geringerem Umfang führen aufgrund des Rechenaufwands beim Aufteilen der Eingabe und Starten der parallelen Verarbeitungstechnologie zu keiner erheblichen Verbesserung der Performance. Sie können dieses Verhalten außer Kraft setzen, indem Sie einen Wert für die Umgebung eingeben.

Maximieren der Performance mit SSD

Sie können die Performance verbessern, indem Sie die Solid-State-Laufwerke (SSD) Ihres Computers nutzen. Die maximale Performance wird in der Regel dadurch erreicht, dass die Eingabedaten, die erstellte Ausgabe und die temporären Daten auf ein Solid-State-Laufwerk statt auf physische Festplattenlaufwerke (HDD) geschrieben werden. Da diese Geräte relativ kostspielig sind und in der Regel keine große Kapazität haben, können Sie dennoch einen erheblichen Performance-Vorteil erzielen, indem Sie die Eingabedaten auf dem Festplattenlaufwerk speichern und ein Solid-State-Laufwerk lediglich für die TempFolders verwenden.