Для некоторых инструментов Spatial Analyst предоставляет улучшенную производительность с использованием параллельной обработки. Эта технология использует многоядерные процессоры на современных компьютерах, чтобы выполнять задачи обработки намного быстрее.
Следующее – список инструментов по группам инструментов, которые в текущий момент поддерживают параллельную обработку:
- Плотность:
Плотность ядер, Плотность ядер пространства-времени
- Расстояние:
Накопление расстояния, Распределение по расстоянию, Коридор наименьшей стоимости, Оптимальные соединения коридоров
- Извлечение:
Извлечь по образцу
- Окрестность:
Фокальная статистика
- Наложение
Взвешенное наложение, Взвешенная сумма
- Переклассификация
Переклассификация, Срез
- Солнечное излучение
Вектор Солнечное излучение, Растр Солнечное излучение
- Поверхность:
Изолинии, Геодезическая видимость, Параметры поверхности
- Зональные
Зональная статистика, Зональная статистика в таблицу
Что такое параллельная обработка?
При параллельной обработки задача обработки делиться на маленькие порции, которые затем отсылаются доступным ядрам процессора для обработки. Результаты всех отдельных операций снова собираются в финальный результат, обычно за меньшее время, чем при обработке целого набора данных одним ядром.
Большинство современных компьютеров имеют многоядерные процессоры. Многоядерный чип в компьютере содержит несколько логических процессоров на одной платформе. Многоядерные процессоры обычно имеют 2, 4, 8 или более ядер на процессор, иногда их 6 или 12. Некоторые компьютеры содержат несколько процессоров, и финальное число ядер вычисляется умножением количества ядер на один процессор на количество процессоров.
Контроль параллельной обработки с помощью сред
Для инструментов, которые поддерживают параллельную обработку основное поведение по умолчанию использовать 50 процентов доступных ядер процессора. Есть некоторые вариации между настройками инструментов, поэтому изучить внимательно настройки каждого инструмента.
Вы можете использовать параметр среды множитель параллельной обработки, чтобы контролировать число процессоров, которое можно применить к операции.
Есть некоторые закономерности размера и обрабатываемых данных. В большинстве инструментов параллельная обработка автоматически включается, когда входные растры больше 5K x 5K строк и столбцов в размере. Входные данные меньшего размера могут быть не рассматриваться для улучшения производительности, так как на разделение данных и запуск параллельной обработки потратится то же время. Вы можете изменить это поведение, указав значение в параметрах среды.
Увеличение производительности с помощью SSD
Вы можете увеличить производительность, используя физические накопители (SSD) на вашем компьютере. Максимальная производительность обычно достигается, если входные данные, выходные данные и временные данные находятся на SSD, а не на жестких дисках (HDD). Но из-за дороговизны этих носителей, и их обычной небольшой вместительности, вы все же можете увеличить производительность, если оставите входные данные на жестком диске, а SSD будет использоваться только для временных папок TempFolders.