CAS OpenIR  > 中科院上海应用物理研究所2011-2019年
基于GPU 并行计算实现快速CT 重构
沈飞
Subtype硕士
Thesis Advisor肖体乔
2011-05
Degree Grantor中国科学院研究生院
Degree Discipline光学工程
ClassificationTP399
Keyword显微ct 图像重建 并行处理 图形处理器(gpu)
Abstract上海光源X射线成像线站的显微CT分辨率达亚微米,单套CT投影数据量常为10G左右,常规CPU串行处理单套数据通常需要几十个小时。线站常年运行、每天用户采集CT数据十几套,一个星期需要采集上百套的数据。其数据量达到了1TB。采用常规CPU串行处理这样海量的数据几乎是不可能的。图像处理器(GPU)是一种高度并行化的流式处理器,将GPU引入显微CT重构可大幅加快重构速度。本文将CT重建程序进行并行化设计,使用CUDA编程标准成功实现了程序的编写。在单块NVDIA GTX295的GPU上运行CT重建程序,结果表明,与使用CPU串行的方法相比,使用GPU并行计算最高可得到150倍左右的加速比,将重构时间缩短至十五分钟左右。因此,可以认为,GPU并行处理可显著提高显微CT重构速度。采用优化设计的GPU服务器还可进一步提高重构速度。
Funding Project应物所项目组
Language中文
Document Type学位论文
Identifierhttp://ir.sinap.ac.cn/handle/331007/9659
Collection中科院上海应用物理研究所2011-2019年
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GB/T 7714
沈飞. 基于GPU 并行计算实现快速CT 重构[D]. 中国科学院研究生院,2011.
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