x射线成像仿真系统的分析

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1、第一章绪论近年来，对于空间加速结构的研究取得了许多成果。在空间加速结构方面，基于原始的空间划分结构，衍生出了空间网格，BSP，八叉树等空间加速结构。由于空间结构的连贯性，很多从事光线跟踪的学者尝试将SIMD指令集用于光线跟踪算法。在单个光线遍历的算法基础上，又发展处了将多个光线组合成光束来遍历加速结构的算法【431。BoulosS[441将直接光照的光束跟踪算法发展到分布式的光线跟踪和Whitted模型的光线跟踪上。DammertzHt45】将面片再次细分，以便更好满足当前的加速结构的思想。1．3单指令

2、多数据流(SIMD)技术1．3．1处理器的Flynn分类在计算机系统结构的发展中，由于存在着各种结构不同、性能各异的计算机系统，所以人们对它们的分类方法也不尽相同，目前最常用的是Flynn[461根据指令流和数据流对计算机系统结构进行分类。依据指令流和数据流的多重性，将计算机系统结构分为以下四类：单指令流单数据流(SISD)、单指令流多数据流(SIMD)、多指令流单数据流(MISD)、多指令流多数据流(MIMD)(如图1．2所示)。(a)SISD单处理机(b)SIMD结构(c)MIMD结构(d)MISD

3、结构图1-2Flynn分类法的4种多处理系统最简单的是单指令流单数据流处理机(SISD)。它由一个与储存器相连的处理器组成，是传统的顺序计算机。单指令流多数据流处理机(SIMD)包含多个处理器以及数量相同的独立储存器。由一个中心控制单元，通过广播方式将指令流送入每一个处理器，因此所有的处理器总是执行相同的指令，对不同的数据进行处理。SIMD处理机实际上开发的是空间并行性，因此仅适合具有高度规则数据结构的应用。代表机型包括MasPar公司的MP—l，Thinking东南大学硕士学位论文MachinesCM

4、2等。多指令单数据流处理机(MISD)中，多个处理器在执行不同的指令流时，同一数据流经过处理机阵列。这种系统结构也就是所谓流水线执行特定算法的脉动阵列(SystolicArray)。多指令流多数据流处理器(MIMD)提供真正的数据并行和指令并行能力。不同处理器具有不同的控制线程，可以处理不同的任务。上述4种机器模型中，SIMD和MISD模型更适合于专用计算，而目前的大部分商用并行计算机都采用了适合通用计算的MIMD模型。1．3．2SIMD处理器结构模型单指令流多数据流(singleinstruction

5、streammultipledatastream，SIMD)[47J处理器也称阵列处理器，它由在单一的控制部件控制下的多个处理单元阵列组成，在一个指令周期内执行一条向量指令，在同一指令的控制下使多个处理单元并行地对多个数据进行各自独立的、同样的处理。因此，SIMD处理器适合于向量和矩阵数据的处理。图1．3所示为SIMD处理器的基本结构。在同一个控制单元管理下，可以重复设置多个同样的处理单元(PE)，每个处理单元有自己的寄存器和／或本地储存器。指令送到控制单元进行译码，如果是标量操作或控制操作，则送标量处

6、理单元执行或送阵列处理器中的一个处理单元执行。如果是向量操作，则将同一指令广播到所有的处理单元PE并行地执行。每个PE操作的对象是不同的数据，所有PE的执行是同步互锁的。处理单元寄存器堆图1-3SIMD处理器的基本结构SIMD处理器的特点是：>每条指令完成相同的操作；>要求算法、数据结构具有数据并发性特点，如图像的一帧数据：>适合于对大块数据进行相同的算法处理，如对一幅图像的每个像素进行二值处理。SIMD结构的另一种形式是分裂处理单元，即每个处理单元分裂为多个处理子单元，对多个较低字宽的不同数据进行同一

7、操作。如一个32位×32位的乘法处理单元，通过4第一章绪论分裂，可以执行2个16位×16位的乘法操作，或执行4个8位×8位的乘法操作。分裂执行操作如图1．4所示。32位奇存器保留2个16位结果图1．4处理单元分裂操作在使用SIMD读取或操作数据时，CPU将几个数据一起读入这些寄存器中，再取需要操作的指令对这些寄存器进行操作。因此，要充分发挥SIMD的作用，对数据的格式有如下要求：1．数据在存储时，需要按照一定的对齐方式进行组织。对于SIMD数据来说，CPU在读取一组数据进入一个寄存器时，总是要求数据的地

8、址能够整除寄存器的长度，而且一次只读取寄存器长度的数据。若不按照这种方式进行存储，势必会在存取效率上带来损失。2．数据之间的相关性要低。如果两个数据之间的相关性很强，比如存在因果关系(后一个数据要用到前一个数据的结果)。这样在操作过程中数据就必须要分开处理，且有明显的先后顺序，使SIMD机制不能发挥其特性。本文中使用光线跟踪算法需要处理大量的求交运算，这些体元数据和三角面片数据正好满足上面两点要求。针对SIMD的体系结构，与其相对应的扩展指