基于CUDA的医学影像数据处理工作站的配置方法

基于CUDA的医学影像数据处理工作站的配置方法
王飞高嵩
【摘要】：目的:以个人电脑为平台,结合CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)以显著提高个人电脑的计算能力,使其能够承担大运算量医学影像数据处理任务。方法:CUDA是NVIDIA公司推出的一款运算模型,把GPU多线程并行性能引入除图像显示之外的领域,可以大幅提升个人电脑的运算能力。在装有Windows XP的电脑上安装支持CUDA的NVIDIA显卡,然后依次下载安装CUDA Driver,toolkit,SDK,Visual Studio及CUDA VS wizardx32软件。让CPU和GPU协同工作,把程序中可以并行处理的部分并行化,使原来在CPU上只能顺序处理的大量循环计算,可以在GPU上以大量线程并行处理的方式一次计算完成。结果:在配备支持CUDA的NVIDIA显卡的个人电脑上可以安装CUDA,但配置比较复杂,安装完成通过测试后可以利用显卡中大量的流处理器进行并行计算。结论:个人电脑安装CUDA后可以利用GPU中大量的流处理器进行并行计算,将个人电脑转变为一台高性价比的医学影像数据并行处理工作站。
【作者单位】：北京大学医学部医学影像物理与工程实验室;
【关键词】：统一计算设备架构 CUDA 并行计算
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.81171330) 北京市自然科学基金资助项目(No.7102102) 东莞市高等院校科研机构科技发展项目(No.200910815252)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】：
前言随着医学影像学的发展,医学影像数据处理计算量越来越大,同时研究人员与临床医生对图像处理速度要求越来越高,但一般医学或实验室常没有能力大量配备昂贵的专用图像处理工作站,影响了科研工作,许多先进的图像处理方法不能应用于临床。CU-DA(Compute Unified Device Archit

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