基于GPU平台的联合迭代重构算法加速.pdf

【基于GPU平台的联合迭代重构算法加速】 在现代科学领域，电子断层三维重构（Electron Tomography，ET）技术已成为研究纳米尺度下非均匀细胞和大分子结构的关键手段。ET能够提供高分辨率的三维图像，揭示微观世界的细节。然而，传统的方法如迭代重构法，特别是代数重构技术（Algebraic Reconstruction Technique，ART）和联合迭代重构技术（Simultaneous Iterative Reconstruction Technique，SIRT），由于计算复杂度高，重构大规模图像所需时间过长，限制了其实用性。 SIRT算法因其稳定的收敛性和较好的重构效果而备受青睐。在GPU（图形处理器）平台上实现并行化SIRT算法，可以显著提升重构速度，解决时间限制问题。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司为GPU开发的一种编程语言，它允许程序员充分利用GPU的并行计算能力，优化计算密集型任务。 本研究中，设计并实现了基于Tesla C1060 GPU平台的并行SIRT重构算法，通过CUDA语言进行编程。为了进一步提升性能，还采用了存储器合并访问、常量存储器和共享存储器等优化技术。这些技术可以减少内存访问延迟，提高数据传输效率，从而加速算法执行。 经过优化后的并行SIRT算法在Tesla C1060 GPU上表现出极高的性能提升，相比于Intel i7 920 CPU上的串行算法，最大加速比可达47倍。这表明，GPU的并行计算能力对于解决ET重构中的计算瓶颈具有巨大潜力。值得注意的是，尽管性能大幅提升，但重构质量并未因此降低，保持了与原算法相当的图像质量。 此外，文章还涉及了相关参考文献，表明该研究建立在已有理论和技术基础之上，同时为未来进一步的GPU并行计算优化提供了指导。关键词“电子断层三维重构”、“联合迭代重构法”、“并行计算”、“GPU”、“CUDA”和“AT0M”指明了研究的核心内容和技术路线。 总结来说，这篇论文展示了如何利用GPU和CUDA优化SIRT算法，以大幅缩短电子断层三维重构的时间，同时保持重构质量，为高性能计算在生物物理、纳米科技等领域的应用提供了新的思路和工具。