速讀摘要                大數據時代，基于物聯網、云計算、互聯網技術發展的大數據技術將對地理信息服務業產業鏈的各個環節產生全方位的影響，引起地理信息服務業產業鏈結構的調整。產業鏈結構的調整主要表現為產業鏈呈現增長趨勢。目前，地理信息產業的產業鏈環節主要為地理信息數據采集、數據處理和數據產品及應用服務。在大數據時代，地理大數據分析與挖掘可以直接創造價值，為用戶提供服務。而地理大數據分析與挖掘需要掌握專門的技術，可能還需要一定的行業背景，因此很可能發展成為一個獨立增值的產業鏈環節。此外，地理數據與其他大數據的集成，地理大數據的存儲、管理與運營都需要專門的設備和技術，在大數據時代，也很有可能發展成為一個獨立的產業鏈環節。                                                                                                                
                            傳統GIS行業應用與新型互聯網IT技術的碰撞，催生新的產品形態、生成新的業務場景和市場應用，未來將是“云計算+智能終端”的應用場景，只有徹底擺脫硬件資源對業務生產的束縛，才能實現GIS技術為各行各業開天眼的偉大愿景。                                                                                                                                     

GIS 產業又稱為地理信息服務（Geographic Information service）產業，是地理信息科學與地理信息系統不斷發展而出現的一個新興行業。GIS 產業的發展主要取決于兩個方面，一方面是現代化測繪技術的進步，另一方面則是計算機技術發展?？偟膩砜?，GIS 產業的發展與信息技術緊密相關，一般而言，GIS技術往往會落后于信息技術5-10年的時間，但隨著如今集成電路、移動通信、計算機、云計算、大數據產業高速發展，以及GIS廠商對IT技術“夸父逐日”式的追逐,這一時差已經被縮得越來越短。

澤塔云2020年新品“GPU算力單元”自3月份發布以來，備受關注，自帶云管理平臺和GPU虛擬化技術，將算力資源和存儲設備進行池化管理，同時使得局域網內資源的擴展更簡易。為測繪和地理信息行業量身打造的“GPU算力單元”旗艦版，深度適配需要大量GPU算力的實景建模領域。助力GIS行業敏捷、安全上云，并實現遠程辦公功能。

中科北緯作為澤塔云的戰略合作伙伴，參與實景建模在云算力平臺上的實際應用和測試。針對傾斜攝影在澤塔云GPU算力中心的實際應用進行了全方位解析。

// 傳統IT架構，實景建模產能天花板

軟件層面

傾斜攝影測量航飛分辨率通常較高，實景模型生產速度和修模速度相較于傳統攝影測量的DOM數據生產來說，生產效率慢很多。如果想要保證自然資源的現勢性，當前實景建模軟件的速度仍有很大提升的空間，粗略估計需提升5-10倍。

硬件層面

普通機械硬盤的穩定持續傳輸速度約為130MB/s，NAS存儲一般穩定持續傳輸速度約為300-400MB/s；

千兆網局域網網速通?？煞€定在80-100MB/s，萬兆網網速通?？煞€定在300-400MB/s；

同時局域網內資源的使用缺乏監控，計算資源、數據資源不透明。需要有一個資源管理和監控中心監控局域網內各電腦的軟件運行狀態和資源調用情況，可以根據需要做自動的調配。

基于傳統的局域網架構搭建集群運算中心，受限于以上3點，單個項目集群運算始終無法突破50臺電腦的限制。其實從實際測試來看，對于單個項目，當節點數量大于25臺之后，運算效率已經不再有明顯得提升。

// 高性能GPU算力單元應運而生，遠程建模生產行業首測

本次澤塔云特別搭建“GPU算力中心”為GIS行業領域客戶—中科北瑋提供一個公有GPU云環境，無論是內業外業人員，無論你身處何時何地，都可以通過公網將采集到的數據實時上傳到云端并進行數據加工處理。

測試云虛擬機的硬件配置如下：

CPU：AMD Ryzen vCPU 16線程 3.4GHz*4；

GPU：AMD Radeon 5700XT*4、NVIDIA GeForce 1080Ti*1；

內存：256G