基于异构多gpu的锥束ct图像重建研究_丛鹏

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1、第４７卷第１１期原子能科学技术Ｖｏｌ．４７，Ｎｏ．１１２０１３年１１月ＡｔｏｍｉｃＥｎｅｒｇｙＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＮｏｖ．２０１３基于异构多ＧＰＵ的锥束ＣＴ图像重建研究丛鹏，王秉欣（清华大学核能与新能源技术研究院，北京１０００８４）摘要：针对锥束ＣＴ图像重建系统中ＧＰＵ型号不一致问题，提出了基于异构多ＧＰＵ的重建模型。该模型基于ＦＤＫ算法进行重建，采用了按计算能力进行任务分配的方法，确保各ＧＰＵ计算平衡。采用数据流分解的方法，实现了海量数据的图像重建。给出了该重建模型基于ＣＵＤＡ的实现方法，包括采用流

2、管理和异步函数来实现多ＧＰＵ并行计算以及滤波和反投影核函数的流程设计。利用高精度工业ＣＴ系统进行模型的实验验证。结果表明：所建立的重建模型正确有效，能充分发挥系统中异构多ＧＰＵ的计算能力，执行效率高。关键词：异构多ＧＰＵ；锥束ＣＴ；图像重建中图分类号：ＴＬ８１１文献标志码：Ａ文章编号：１０００－６９３１（２０１３）１１－２１６１－０５ｄｏｉ：１０．７５３８／ｙｚｋ．２０１３．４７．１１．２１６１ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｏｎｅ－ｂｅａｍＣｏｍｐｕｔｅｄＴｏｍｏｇｒａｐｈｉｃＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＨｅｔｅｒ

3、ｏｇｅｎｅｏｕｓＭｕｌｔｉ－ＧＰＵＣＯＮＧＰｅｎｇ，ＷＡＮＧＢｉｎｇ－ｘｉｎ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＮｕｃｌｅａｒａｎｄＮｅｗＥｎｅｒｇｙＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｒｅｓｐｅｃｔｔｏｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｄｕｅｔｏｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｕｌｔｉ－ＧＰＵｔｙｐｅｓｉｎｃｏｎｅ－ｂｅａｍＣＴｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ａｍｏｄｅｌｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｍｕｌｔｉ－ＧＰＵｓ．Ｕｓｉｎｇ

4、ＦＤＫａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｍｏｄｅｌａｌｌｏｃａｔｅｄｔａｓｋｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｃａｐａｃｉｔｙｏｆｅａｃｈＧＰＵ，ｅｎｓｕｒｉｎｇｔｈｅｂａｌａｎｃｅａｍｏｎｇＧＰＵｓ．Ｍａｓｓｉｖｅｄａｔａｉｍａｇｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｗａｓａｃｈｉｅｖｅｄｂｙｄａｔａｆｌｏｗｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ．ＴｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄｗａｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｂａｓｅｄｏｎＣＵＤＡ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｍｕｌｔｉ－ＧＰＵｓｐａｒａｌ

5、ｌｅｌｃｏｍｐｕｔｉｎｇｕｓｉｎｇｄａｔａｆｌｏｗｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｎｄａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆｔｈｅｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎｉｎｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｎｄｂａｃｋ－ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｗａｓｔｅｓｔｅｄｏｎｔｈｅｈｉｇｈｐｒｅｃｉｓｉｏｎｉｎ－ｄｕｓｔｒｉａｌＣＴｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓａｃｃｕｒａｔｅａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅ，ｔａｋｉｎｇｆｕｌｌａｄｖａｎｔａｇｅｏ

6、ｆｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｍｕｌｔｉ－ＧＰＵｓ，ａｎｄｉｓｃｏｎｓｉｄｅｒａｂｌｙｅｆｆｅｃ－ｔｉｖｅｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｍｕｌｔｉ－ＧＰＵ；ｃｏｎｅ－ｂｅａｍＣＴ；ｉｍａｇｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ工业锥束ＣＴ系统的图像重建规模日益增束ＣＴ系统大多采用多ＧＰＵ来进行图像重［１－３］大。为了提高海量数据的图像重建速度，目前锥建。ＧＰＵ作为一种新兴的硬件加速设备，具收稿日期：２０１２－０７－０８；修回日期：２０１２－１１－１１作者简介

7、：丛鹏（１９７６—），男，吉林省吉林市人，副研究员，博士，核技术及应用专业２１６２原子能科学技术第４７卷有并行计算能力强、成本低和功耗小的特点。由算较简便的ＦＤＫ算法。该算法主要包括滤波于制造工艺的提升和设计理念的创新，ＧＰＵ保和反投影两个阶段。１）滤波：同一角度的投影持了很高的发展速度，在工业应用中的升级和更图像中，不同像素点间的计算各自独立；不同角新也较为频繁。因而，在锥束ＣＴ系统中很可能度的投影图像间的计算各自独立。２）反投影：出现各ＧＰＵ型号和计算性能不完全一致的情各体素的计算各自独立。综上所述，ＦＤＫ算法况，从

8、而导致多ＧＰＵ的计算不平衡，严重影响图符合利用ＧＰＵ并行加速的条件。其中，对每像的重建速度。因此，有必要研究异构多ＧＰＵ个像素点的滤波计算和各体素的反投影计算可下的图像重建。这对充分利用系统中的加速设作为ＧＰＵ的并行执行单元。备、提高系统执行效率具有重要意义。文献［１－３］给出了多ＧＰＵ并行加速图像重２基于异构多ＧＰ