基于Julia语言的高性能空间插值算法研究

作者：覃献丹; 纪昌龙; 梅钢^*

来源：电子世界, 2019, (11): 19-21.

DOI：10.19353/j.cnki.dzsj.2019.11.006

• 共享内存
• 数据点
• 插值算法
• Julia
• 双三次插值
• 线程数
• GPU

<正>随着计算机的快速发展,GPU强大的计算能力得到了重视,CPU-GPU异构的并行计算获得了空前的发展。用C++编写并行计算程序已经较为成熟,但是C++本身编程门槛高,语法规则复杂。而新兴语言Julia不仅拥有与C媲美的速度,还具有Python和MATLAB等语言的所有优点,尤其是编程简单。本文针对IDW插值算法,使用GPU并行编程,比较C++和Julia的编写难度及运行速度。结果表明:在相同的实验数据下,Julia的运行速度比C++快2倍左右,并且Julia

• 单位
  中国地质大学（北京）