图形处理器的球面Voronoi图生成算法

　　基于四元三角格网（ QTM）之间距离计算与比较的球面Voronoi图生成算法相对于扩张算法具有较高的精度，但由于需要计算并比较每个格网到所有种子点的距离，致使算法效率较低。针对这一问题，利用图形处理器（ GPU）并行计算对算法进行实现，然后从CPU共享内存、常量内存、寄存器等三种内存的访问方面进行优化，最后用C++语言和统一计算设备架构（CUDA）开发了实验系统，对优化前后算法的效率进行对比。实验结果表明，不同内存的合理使用能在很大程度上提高算法的效率，且数据规模越大，所获得的加速比越高。