计算机系统应用
計算機繫統應用
계산궤계통응용
APPLICATIONS OF THE COMPUTER SYSTEMS
2013年
4期
147-152
,共6页
高性能并行计算%运行可视化%线积分卷积%并行处理%图形处理单元
高性能併行計算%運行可視化%線積分捲積%併行處理%圖形處理單元
고성능병행계산%운행가시화%선적분권적%병행처리%도형처리단원
high performance parallel processing%motion visualization%LIC%parallel processing%GPU
在临床超声实时成像系统中组织运动情况是医生想要获取的重要诊断信息,例如心脏运动.基于线积分卷积的二维矢量场可视化技术可以同时展现运动矢量场的强度和方向.但这一算法在处理时涉及大量的复杂计算,尤其是流线追踪处理部分,使其成为临床实时成像系统中的一大性能提升瓶颈.为此研究并提出了一种基于新兴的高性能并行计算平台Fermi架构GPU(graphics processing unit图形处理单元)的并行运动可视化算法.数据测试结果显示,与基于CPU的实现相比,采用Fermi架构的GPU处理不仅可以得到一致的运动可视化和信息分析效果,而且可以取得较大的加速效果.对于260×260的图像数据在使用线积分卷积滤波器长度为7的情况下,速度提高了大约237倍.
在臨床超聲實時成像繫統中組織運動情況是醫生想要穫取的重要診斷信息,例如心髒運動.基于線積分捲積的二維矢量場可視化技術可以同時展現運動矢量場的彊度和方嚮.但這一算法在處理時涉及大量的複雜計算,尤其是流線追蹤處理部分,使其成為臨床實時成像繫統中的一大性能提升瓶頸.為此研究併提齣瞭一種基于新興的高性能併行計算平檯Fermi架構GPU(graphics processing unit圖形處理單元)的併行運動可視化算法.數據測試結果顯示,與基于CPU的實現相比,採用Fermi架構的GPU處理不僅可以得到一緻的運動可視化和信息分析效果,而且可以取得較大的加速效果.對于260×260的圖像數據在使用線積分捲積濾波器長度為7的情況下,速度提高瞭大約237倍.
재림상초성실시성상계통중조직운동정황시의생상요획취적중요진단신식,례여심장운동.기우선적분권적적이유시량장가시화기술가이동시전현운동시량장적강도화방향.단저일산법재처리시섭급대량적복잡계산,우기시류선추종처리부분,사기성위림상실시성상계통중적일대성능제승병경.위차연구병제출료일충기우신흥적고성능병행계산평태Fermi가구GPU(graphics processing unit도형처리단원)적병행운동가시화산법.수거측시결과현시,여기우CPU적실현상비,채용Fermi가구적GPU처리불부가이득도일치적운동가시화화신식분석효과,이차가이취득교대적가속효과.대우260×260적도상수거재사용선적분권적려파기장도위7적정황하,속도제고료대약237배.
