文献

J-GLOBAL ID：202002243552955211   整理番号：20A1049648

異種(CPU-GPU)フレームワークを用いた高速二次元ディジタル画像相関アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

High-speed, two-dimensional digital image correlation algorithm using heterogeneous (CPU-GPU) framework

著者 (3件)： Thiagu Mullai (Department of Engineering Design, Indian Institute of Technology Madras, Chennai, Tamil Nadu, India) ,  Subramanian Sankara J. (PhotoGAUGE India Private Limited, Chennai, India) ,  Nasre Rupesh (Department of Computer Science Engineering, Indian Institute of Technology Madras, Chennai, India)
資料名： Strain  (Strain)
巻： 56  号： 3  ページ： e12342  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0782B  ISSN： 0039-2103  CODEN： STRAB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 二次元ディジタル画像相関(2D-DIC)は,試験片の面内変位を測定するために用いられる実験技術である。全場変位データの実時間測定は,アルゴリズムの膨大な計算負荷のために困難である。計算速度を向上させるために,最近の研究の焦点は,グラフィックス処理装置(GPU)を用いた画像対内のサブセットにわたる並列化のアプローチに関するものである。しかし,データ処理の順序に応じて,このアルゴリズムの性能を改善するための交互GPUベースの並列化手法は探索されていない。この研究ギャップを扱うために,著者らの方法は,反復サイクルにおける各計算段階に対する部分集合と同様に部分集合内の並列性を利用する。本研究では,部分集合(並列)に対するピラミッドベースの初期値推定と組み合わせた不均一(CPU-GPU)フレームワークを提案した。提案したフレームワークの事前計算ステップをCPUを用いて実装し,一方,GPUを用いて主な反復ステップを実現した。提案した不均一フレームワークの全体的計算速度は,[数式:原文を参照]画素の分解能を有する一対のグレースケール画像に対する逐次CPUベース実装と比較して,[数式:原文を参照]により改善されることを実証した。重要なmil石として,実時間([数式:原文を参照]1s)における変形を測定する実現可能性を本研究で明らかにした。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  分解能 ,  画素 ,  計算機処理速度 ,  データ処理 ,  *二次元 ,  角錐 ,  処理装置
準シソーラス用語： 計算負荷 ,  実時間 ,  面内変位 ,  グレースケール画像 ,  *ディジタル画像相関 ,  CUDA ,  実時間測定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： アフィン形状関数 ,  CUDAプログラミングモデル ,  ディジタル画像相関 ,  全場変位 ,  グラフィックスプログラミングユニット ,  異種フレームワーク ,  画像ピラミッド ,  カーネル ,  ねじブロック ,  ねじ

分類 (1件)： 非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (5件)： CPU ,  GPU ,  フレームワーク ,  ディジタル画像相関 ,  アルゴリズム