| Identifikační kód | RIV/00216224:14330/13:00066399 |
|---|
| Název v anglickém jazyce | Deconvolution of huge 3-D images: Parallelization strategies on a multi-GPU system |
|---|
| Druh | D - Článek ve sborníku |
|---|
| Jazyk | eng - angličtina |
|---|
| Obor - skupina | I - Informatika |
|---|
| Obor | IN - Informatika |
|---|
| Rok uplatnění | 2013 |
|---|
| Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
|---|
| Počet výskytů výsledku | 2 |
|---|
| Počet tvůrců celkem | 3 |
|---|
| Počet domácích tvůrců | 3 |
|---|
| Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců | Pavel Karas (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 6074812)
Michal Kuderjavý (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 7095244)
David Svoboda (státní příslušnost: SK - Slovenská republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 6056229) |
|---|
| Popis výsledku v anglickém jazyce | In this paper, we discuss strategies to parallelize selected deconvolution methods on a multi-GPU system. We provide a comparison of several approaches to split the deconvolution into subtasks while keeping the amount of costly data transfers as low as possible, and propose own implementation of three deconvolution methods which achieves up to 65x speedup over the CPU one. In the experimental part, we analyse how the individual stages of the computation contribute to the overall computation time as wellas how the multi-GPU implementation scales in various setups. Finally, we identify bottlenecks of the system. |
|---|
| Klíčová slova oddělená středníkem | deconvolution; gpu; multi-gpu; parallelization; implementation; algorithm; em-mle; richardson-lucy; ictm; wiener |
|---|
| Stránka www, na které se nachází výsledek | http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-03859-9_24 |
|---|
| DOI výsledku | 10.1007/978-3-319-03859-9_24 |
|---|