研究目的
为了加速使用多个分布式GPU的叠层成像重建多模态差分图算法，将计算时间从数小时显著缩短至约1分钟，实现实时数据处理与可视化。
研究成果
用于X射线叠层成像的多模式差分映射算法GPU实现大幅缩短了计算时间，使得实验装置调整能够获得实时反馈。未来工作包括进一步优化性能和降低内存占用。
研究不足
MPI集体通信对于同步的必要性，以及由于运行时非重叠点导致对象更新并行化的挑战。多模式重建的内存占用显著更大，所需的GPU内存超过原始数据大小的10倍以上。
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[IEEE 2018纽约科学数据峰会（NYSDS）- 美国纽约（2018.8.6-2018.8.8）] 2018纽约科学数据峰会（NYSDS）- 分布式GPU上的高性能多模式叠层成像重建
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DOI：10.1109/NYSDS.2018.8538964
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
叠层成像是一种新兴的成像技术，能够为具有大横向尺寸的样品提供波长极限的空间分辨率。作为扫描显微方法，典型的二维图像需要多组数据帧；作为基于衍射的成像技术，实空间图像必须通过迭代重建算法还原。由于这两个固有特性，叠层重建通常计算密集且耗时，限制了该方法的通量。我们报道了一种利用多分布式GPU加速的多模差分图算法用于叠层重建。该方法利用Python中的科学计算包（包括mpi4py和PyCUDA），核心计算功能由CUDA C实现。有趣的是，即使存在MPI集体通信，GPU节点数量的弱扩展仍能基本保持恒定。最重要的是，对于实际衍射测量，根据数据量不同我们观察到10至103倍的加速效果，这将重建时间从数小时显著缩短至约1分钟，因而对实时数据处理与可视化至关重要。
作者：
Zhihua Dong，Yao-Lung L. Fang，Xiaojing Huang，Hanfei Yan，Sungsoo Ha，Wei Xu，Yong S. Chu，Stuart I. Campbell，Meifeng Lin
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