जवाबों:
अच्छा प्रश्न। जबकि http://gpgpu.org एक अच्छा संसाधन है, यह काफी सामान्य है (पहले जी जनरल के लिए खड़ा है, आखिरकार)। जीआईएस के लिए वहां खोज करने पर मुझे 2004 से केवल एक हिट मिलती है , जो कि 404 के पेपर से जुड़ी होती है।
मैनिफोल्ड एकमात्र ऐसा विक्रेता है जिसे मैं जीआईएस के लिए जीपीयू का लाभ उठाने के बारे में जानता हूं ।
ईएसआरआई एप्लीकेशन प्रोटोटाइप लैब की देवसुमित प्रस्तुति का हिस्सा जीआईएस के लिए जीपीयू पर था।
वीडियो लिंक को बोर्क किया गया प्रतीत होता है, लेकिन एक लंबे ब्लॉग पोस्ट में एक अच्छा सारांश और GPU कंप्यूटिंग wrt GIS का परिचय है।
इसके अलावा, Azavea (पूर्व में Avencia) ने इस क्षेत्र की जांच करने के लिए कुछ NSF अनुदान जीते हैं , और उनके पास नियमित रूप से अपडेट होने वाली ब्लॉग पोस्टों की एक श्रृंखला है (अंतिम पोस्ट 7 जुलाई)
मैं कई वर्षों के लिए कई गुना जीआईएस का उपयोग कर रहा हूं, और कई बार विभिन्न कारणों के लिए टारगेट का लक्ष्य है, सॉफ्टवेयर काफी प्रभावशाली है। वर्तमान संस्करण (लेखन के समय 8.0.18) सतह के संचालन में 100x या तो तेजी लाने के लिए CUDA का उपयोग करता है। लंबे समय से प्रतीक्षित संस्करण 9 में दोनों के त्वरण के स्तर में सुधार और इसके प्रभाव के दायरे को व्यापक बनाने का वादा किया गया है। मैनफोल्ड ने क्या किया है और वे कहाँ जा रहे हैं ( यहाँ ) के बारे में एनवीडिया साइट पर एक दिलचस्प वेबकास्ट देखने योग्य है । इस तकनीक में सबसे आगे हैं जो जीआईएस पर लागू होते हैं या नहीं। अधिक बोनस अंक: मूल 64 बिट क्षमता और संस्करण $ 250-ish से लेकर $ 1000 तक
यहां तक कि अगर आप सब करते हैं तो यह कुछ ही घंटों में अपने लिए भुगतान करता है।
आपके लिए एक स्टार्टर कीवर्ड है GPGPU। आप पर एक किताब रोड़ा कर सकते हैं GLSLया HLSLजो संबंधित भाषाओं / OpenGL और DirectX के प्लेटफ़ॉर्म हैं। आप Nvidia CUDAया AMD जैसे मालिकाना कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म का उपयोग कर सकते हैं CTM। लेकिन अगर आप पवित्रता का संकेत चाहते हैं तो आप कुछ नए ओपनसीएल मानकों की जांच करना चाहते हैं।