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J-GLOBAL ID:201802229889464751   整理番号:18A0325286

グラフィック処理ユニットを用いたパラメータフィッティングと画像再構成の実時間計算【Powered by NICT】

Real-time computation of parameter fitting and image reconstruction using graphical processing units
著者 (9件):
資料名:
巻: 215  ページ: 71-80  発行年: 2017年 
JST資料番号: E0081C  ISSN: 0010-4655  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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近年グラフィック処理ユニット(GPU)は,科学計算における強力なツールになっている。高並列アプリケーションを高速化するためのそれらの可能性は広い範囲のユーザに高性能計算の能力を与えた。しかし,これらのデバイスのプログラミングと既存の応用におけるそれらの使用を統合することは未だ挑戦的作業である。本論文では,二つの異なる応用のためのGPUの可能性を検討した。,Paul Scherrer研究所(PSI)で作られた,最初の応用は,μSR(ミュオンスピン回転,緩和,共鳴)実験のデータ解析中のパラメータフィッティングに使用されている。ETHで開発された第二の応用は,PET(Positron Emission Tomography)画像再構成と解析に用いた。現在使用されている応用は最適化を必要とするアルゴリズムの一部を確認するため調べた。GPUを使用し,以前に同定された部分を高速化への応用を可能にするために作製した効率的なGPUカーネル。ベンチマーキング試験を達成高速化を測定するために行った。本研究過程で,著者らは,これらの問題の実時間データ解析は大きな計算クラスタを必要とせずに達成できることを示すために,単一のGPUシステムに焦点を当てた。結果は,複数のCPUコア上の計算を並列化するOpenMPを用いたパラメータあてはめのための現在使用されている応用は,GPUを用いて約40倍を加速できることを示した。高速化は問題の大きさと複雑さに依存して変化する可能性がある。PET画像解析のために,GPU版の得られたスピードアップした単一コアCPU実装に比べて40倍以上であった。達成された結果は,実行時間を改善する大きさの桁が可能であることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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