基于GPU 并行计算实现快速CT 重构
文献类型：学位论文
| 作者 | 沈飞 |
| 学位类别 | 硕士 |
| 答辩日期 | 2011-05 |
| 授予单位 | 中国科学院研究生院 |
| 导师 | 肖体乔 |
| 关键词 | 显微CT 图像重建 并行处理 图形处理器（GPU） |
| 学位专业 | 光学工程 |
| 中文摘要 | 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。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2012-08-15 |
| 分类号 | TP399 |
| 源URL | [http://ir.sinap.ac.cn/handle/331007/9659]  |
| 专题 | 上海应用物理研究所_中科院上海应用物理研究所2011-2017年 |
| 推荐引用方式 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. |
入库方式： OAI收割
来源：上海应用物理研究所
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