Para algunas herramientas, Spatial Analyst ofrece un rendimiento mejorado gracias al uso del procesamiento en paralelo. Esta tecnología aprovecha los procesadores multinúcleo del hardware informático para completar las tareas de procesamiento de forma más rápida.
A continuación, aparece una lista de herramientas, por conjunto de herramientas, que admite actualmente el procesamiento en paralelo:
- Densidad:
Densidad de kernel, Densidad de kernel espaciotemporal
- Distancia:
Acumulación de distancia, Asignación de distancia, Corredor de menor coste, Conexiones de corredor óptimas
- Extracción:
Muestra
- Vecindad:
Estadísticas focalizadas
- Superposición:
Superposición ponderada, Suma ponderada
- Reclasificar:
Reclasificar, División en zonas
- Radiación solar
Radiación solar de entidad, Radiación solar de ráster
- Superficie:
Curva de nivel, Cuenca visual geodésica, Parámetros de superficie
- Zonal:
Estadísticas zonales, Estadísticas zonales como tabla
¿Qué es el procesamiento en paralelo?
En el procesamiento en paralelo, una tarea de computación se divide en porciones más pequeñas, que se envían a los núcleos de computación disponibles para su procesamiento. El software vuelve a ensamblar los resultados de todas las operaciones individuales en un resultado final, normalmente en menos tiempo de lo que tardaría un solo núcleo en procesar todo el dataset.
La mayoría de equipos informáticos modernos incorporan CPU multinúcleo. Un chip multinúcleo es un chip en el que cada CPU física individual de un equipo dispone de varios procesadores lógicos en la misma pastilla de silicio. Los microprocesadores normalmente tienen 2, 4, 8 o más núcleos por procesador y, en algunas ocasiones, tienen 6 o 12 núcleos por procesador. Algunos equipos tienen varias CPU, por lo que el número total de núcleos disponible en un sistema es el número de núcleos por CPU multiplicado por el número de CPU en la placa base.
Controlar el procesamiento en paralelo con entornos
En el caso de las herramientas que admiten el procesamiento en paralelo, el comportamiento general es usar el 50 por ciento de los núcleos de procesamiento disponibles de forma predeterminada. Existen algunas variaciones entre herramientas, así que asegúrese de comprobar cuidadosamente las notas de uso de cada herramienta.
Puede utilizar el entorno de Factor de procesamiento en paralelo para controlar el número de procesadores que se pueden aplicar a una operación.
Existen algunas dependencias del tamaño de los datos que se procesan. Con la mayoría de herramientas, el procesamiento en paralelo se habilitará automáticamente cuando los rásteres de entrada tengan un tamaño superior a 5000 x 5000 filas y columnas. Las entradas con un tamaño inferior probablemente no experimenten una mejora apreciable del rendimiento, debido al coste computacional de dividir la entrada e iniciar la tecnología de procesamiento en paralelo. Puede invalidar este comportamiento especificando un valor para el entorno.
Maximizar el rendimiento con SSD
Puede mejorar el rendimiento utilizando unidades de estado sólido (SSD) en su equipo. El rendimiento máximo normalmente se consigue al colocar los datos de entrada, la salida que se genera y los datos temporales en una SSD, en lugar de tenerlos en discos duros físicos (HDD). Sin embargo, como estos dispositivos son relativamente caros y por lo general no tienen tanta capacidad, puede seguir obteniendo una gran parte de la ventaja de rendimiento manteniendo los datos de entrada en el HDD y usando una SSD solo para TempFolders.