GPUによる高速な全変動最小化(計算機システム)
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概要
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本論文では,実時間の画像ノイズ除去を目的として,GPU(Graphics Processing Unit)に基づく高速な全変動最小化手法を提案する.既存手法と異なり,提案手法はカーネルを二つに分割する.この分割はGPU内の同期を増加させるが,メモリアクセスパターンを簡素化し,メモリアクセスに起因する分岐を削減できる.更に,オフチップメモリの実効バンド幅を最大化し,その読み書き量を最小化するために,スレッドブロックの大きさや形状を適切に定める.実験の結果,提案手法は単一カーネルに基づく既存手法よりも30%ほど高速であった.また,スレッドブロックの形状に応じて,性能が4%ほど向上した.1024×1024画素からなる時系列臨床画像に対し,秒間46フレームの実時間ノイズ除去及び可視化を実現できた.
- 2011-05-01
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
-
松田 俊広
大阪大学基礎工学部情報科学科
-
萩原 兼一
大阪大学大学院情報科学研究科
-
松田 俊広
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
-
萩原 兼一
大阪大学
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