通过 Spatial Analyst 进行并行处理

需要 Spatial Analyst 许可。

对一些工具而言,Spatial Analyst 可通过使用并行处理提供增强的性能。 这项技术利用现代计算硬件上的多核处理器,能够更快地完成处理任务。

以下是当前支持并行处理的工具列表(以工具集的形式):

  • 密度

    核密度分析

  • 距离

    距离累积距离分配

  • 提取

    采样

  • 邻域分析

    焦点统计数据

  • 叠加分析

    加权叠加加权总和

  • 重分类

    重分类分割

  • 表面分析

    等值线测地线视域

  • 区域分析

    分区统计以表格显示分区统计

什么是并行处理?

并行处理是指,将一项计算任务分成多个小任务,然后将它们发送至可用的计算核以进行处理。 该软件将所有的单独操作结果重新组成最终结果,其所花费的时间通常比由单核处理整个数据集要少。

大部分现代计算机具有多核 CPU。 多核芯片是指计算机中每个单独的物理 CPU 在同一个硅芯片上具有若干个逻辑处理器。 通常,微处理器的每个处理器有 2 个、4 个、8 个或更多核,有时也会有 6 个或 12 个核。 一些计算机有多个 CPU,因此系统中可用核总数就是每个 CPU 具有的核数乘以主逻辑板上的 CPU 数。

根据环境控制并行处理

对支持并行处理的工具来说,默认情况下,通常使用其可用处理核的 50%。 由于不同工具之间存在一定差异,因此务必仔细阅读每个工具的使用说明。

您可以使用并行处理因子环境,以控制可在操作中使用的处理器数量。

这取决于所处理的数据大小。 对大部分工具而言,在输入栅格的大小大于 5K x 5K 行与列时,并行处理将自动启用。 如果输入小于此值,则由于分开输入和启动并行处理技术带来的计算成本,可能无法实现明显的性能提高。 您可通过为环境指定值来覆盖此行为。

通过 SSD 实现性能最大化

您可通过在计算机中安装固态硬盘 (SSD) 来提升性能。 通常,通过比较 SSD 和物理硬盘驱动器 (HDD) 上产生的输入、输出和临时数据,可最大限度提升性能。 但由于这些设备的价格相对昂贵且通常磁盘空间不够大,因此将输入数据保存在 HDD,并仅仅将 SSD 用于 TempFolders,仍然能实现显著的性能提升。