GPUを用いたアウトオブコアなコーンビーム再構成の高速化
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概要
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本稿では1024? ボクセルを超えるような大規模なボリュームに対するコーンビーム再構成を GPU (Graphics Processing Unit) を用いて高速化する.1024? ボクセルを超えるような大規模なボリュームは GPU が有するビデオメモリに格納できない.したがって,提案手法ではボリュームをサブボリュームに分割し,さらに複数の GPU を用いて入力である投影像,または出力であるボリュームを分担して再構成する.投影像を分割する手法では,各 GPU が担当する投影像からボリューム全体を再構成する.一方,ボリュームを分割する手法では,各 GPU がすべての投影像から担当するサブボリュームを再構成する.評価実験では,提案手法が1024? ボクセルからなるボリュームを再構成できることを確認した.また,Tesla S1070-400 を用いた実験では,1 つの GPU を用いた場合と比較して 2.6 倍の高速化を達成できた.
- 2009-07-28
著者
-
伊野 文彦
大阪大学大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
萩原 兼一
大阪大学大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
萩原 兼一
大阪大学大学院情報科学研究科
-
大西 修平
(株)島津製作所 分析計測事業部ndiビジネスユニット
-
岸 武人
(株)島津製作所 分析計測事業部NDIビジネスユニット
-
興津 佑輔
大阪大学大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
岸 武人
島津製作所分析計測事業部NDIビジネスユニット
-
大西 修平
島津製作所分析計測事業部NDIビジネスユニット
-
興津 佑輔
大阪大学大学院情報科学研究科
-
伊野 文彦
大阪大学大学院情報科学研究科
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