利用gpu的r树细粒度并行str方法批量构建

？目的大数据时代,需要对海量空间数据更快速地建立高效索引,使用递归排序网格(str)方法构建的r树具有优秀的查询性能,但构建效率不高。本文利用基于计算机图形处理器(gpu)的通用计算具有细粒度可并行性的特点,提出了一种基于str算法的r树gpu并行构建算法,使用线性数据结构存储r树,并且用整体排序代替分段排序,细化算法的并行粒度。实验结果表明,同cpu算法相比,本文算法的加速比最高可达27倍,并且呈现出随着数据量增大而变大的趋势。本文算法充分利用gpu的并行处理能力,高效构建了性能优越的r树空间索引。