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简化球谐近似模型的图形处理器加速求解
  • ISSN号:1007-2276
  • 期刊名称:《红外与激光工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:西北大学信息科学与技术学院,陕西西安710127
  • 相关基金:国家自然科学基金(61372046);陕西省科技计划项目(2012KJXX-29,2013K12-20-12)
中文摘要:

作为辐射传输方程的高阶近似,简化球谐近似模型成为近年光学分子成像研究的重点,但计算效率低限制了它的广泛应用,为此提出一种基于图形处理器的并行加速策略,采用NVIDA公司推出的统一计算设备架构,对求解过程中耗时最多的两个模块——有限元刚度矩阵的生成和线性方程组的求解进行基于图形处理器的并行加速;根据统一计算设备架构的特点,进行计算任务的分配、存储器的合理使用以及数据的预处理三方面的优化;仿体及数字鼠仿真实验对比刚度矩阵生成时间以及平均迭代时间,以评价所提出方法的加速效果。实验结果表明,该方法可使求解速度提高30倍左右,展示了该方法在光学分子成像中的优势及潜力。

英文摘要:

As a high-order approximation model to Radiative Transfer Equation, simplify spherical harmonic (SPN) approximation has become a hot research topic in optical molecular imaging research. However, low computational efficiency imposes restrictions on its wide applications, This paper presented a graphics processing units (GPU)-paraUel accelerated strategy for solving SPN model. The proposed strategy adopted compute unified device architecture (CUDA) parallel processing architecture introduced by NVIDIA Company to build parallel acceleration of two most time--consuming modules, generation of stiffness matrix and solving linear equations. Based on the feature of CUDA, the strategy optimized the parallel computing in tasks distribution, use of memory units and data preprocessing. Simulations on phantom and digital mouse model are designed to evaluate the accelerating effect by comparing the time for system matrix generation and average time of each step iteration. Experimental results show that the overall speedup ratio is around 30 times, which exhibit the advantage and potential of the proposed strategy in optical molecular imaging.

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期刊信息
  • 《红外与激光工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科工集团
  • 主办单位:天津津航技术物理研究所
  • 主编:张锋
  • 地址:天津市空港经济区中环西路58号
  • 邮编:300308
  • 邮箱:irla@csoe.org.cn
  • 电话:022-58168883 /4/5
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-2276
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1261/TN
  • 邮发代号:6-133
  • 获奖情况:
  • 1996年获航天系统第五次科技期刊评比三等奖,1998年获航天系统第六次科技期刊评比二等奖,1997-2001年在天津市科技期刊评估中被评为一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17466