本發(fā)明專利技術提供一種基于SIRT算法且使用CPU+MIC協(xié)同計算模式的電鏡三維重構(gòu)方法，CPU端：負責將要進行迭代重構(gòu)圖像中的物體分成切片單元，向MIC卡傳遞重構(gòu)所需要的值，CPU+MIC協(xié)同計算模式的框架搭建以及任務調(diào)度和參數(shù)初始化工作，而且在整個三維圖像重構(gòu)的計算任務CPU也會以Openmp多線程模式，依次通過重投影算法和背投影算法計算獲取切片的重構(gòu)圖像值來動態(tài)參與；MIC眾核協(xié)處理器：負責多線程并行地根據(jù)切片的重構(gòu)圖像值和測量獲取的該切片投影圖像值，依次通過重投影算法和背投影算法計算獲取切片的重構(gòu)圖像值，在MIC卡上也采用openmp多線程的方式來運算。
【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術涉及計算機應用
，具體地說是一種基于SIRT算法且使用CPU+MIC協(xié)同計算模式的電鏡三維圖像重構(gòu)方法，尤其涉及在MIC眾核架構(gòu)上使用CPU+MIC協(xié)同計算模式進行電鏡三維重構(gòu)的方法及裝置。
技術介紹
MIC (Many Integrated Core)是Intel公司推出的眾核處理器,跟通用的多核至強處理器相比，MIC眾核架構(gòu)具有更小的內(nèi)核和硬件線程，眾核處理器計算資源密度更高，片上通信開銷顯著降低，更多的晶體管和能量，能夠勝任更為復雜的并行應用。Intel MIC產(chǎn)品基于X86架構(gòu),基于重核的眾核處理器,包含50個以上的核心，以及512bit的向量位寬，雙精性能超過lTFlops。MIC擁有極其靈活的編程方式，MIC卡可以作為一個協(xié)處理器存在，也可以被看作是一個獨立的節(jié)點。基本的MIC編程模型是將MIC看作一個協(xié)處理器，CPU根據(jù)程序的指令，將一部分代碼運行在MIC端。此時存在兩類設備，即CPU端和MIC眾核協(xié)處理器端。電子斷層三維重構(gòu)技術(Electron Tomography, ET)是從一個物體的二維投影圖經(jīng)過重構(gòu)獲取物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)的技術，通過獲取多個不同角度的二維投影圖進行反向重構(gòu)出所研究對象的三維結(jié)構(gòu)。圖像重構(gòu)無論是在醫(yī)學診斷，還是在生物樣品的成像，以及在地表層析成像等諸多領域中都有著廣泛的應用。迭代法可以表述成Ax=p，其中A為非奇異矩陣，X為未知數(shù)向量，P為已知向量，迭代法求解目標在于確定X的數(shù)值。在迭代重構(gòu)圖像方法中，A為加權因子，P為投影得到的圖像像素值，X則為需要重構(gòu)的圖像的像素值。圖I說明了采用迭代重構(gòu)圖像方法實現(xiàn)圖像重構(gòu)的過程。該方法通過賦O值或隨機值或背投影方法獲取用于迭代過程中的初值χ(°)，然后經(jīng)過多次的重投影和背投影的迭代過程，來求得最后滿足精度要求的重構(gòu)圖像的像素值。 SIRT (聯(lián)合迭代重構(gòu))算法在所有圖像重構(gòu)算法中重構(gòu)效果較好，但其運算量巨大，因此需要提高運算效率，來滿足快速圖像重構(gòu)的需求。可見，目前需要針對基于MIC平臺設計一種迭代重構(gòu)圖像的方法，通過MIC高效簡單快速的計算特性，能夠極大地加速迭代重構(gòu)方法的執(zhí)行，從而快速地完成圖像重構(gòu)任務。
技術實現(xiàn)思路
本專利技術的目的是提供一種使用CPU+MIC協(xié)同計算模式的電鏡三維圖像重構(gòu)方法。能夠基于MIC眾核架構(gòu)并且使用CPU+MIC協(xié)同計算的快速圖像重構(gòu)。本專利技術的目的是按以下方式實現(xiàn)的，包括CPU端，MIC眾核協(xié)處理器端以及CPU+MIC協(xié)同計算模式，其中(PU端負責將要進行迭代重構(gòu)圖像中的物體分成切片單元，向MIC卡傳遞重構(gòu)所需要的值，CPU+MIC協(xié)同計算模式的框架搭建以及任務調(diào)度和參數(shù)初始化工作，而且在整個三維圖像重構(gòu)的計算任務CPU也會以Openmp多線程模式，依次通過重投影算法和背投影算法計算獲取切片的重構(gòu)圖像值來動態(tài)參與； MIC眾核協(xié)處理器負責多線程并行地根據(jù)切片的重構(gòu)圖像值和測量獲取的該切片投影圖像值，依次通過重投影算法和背投影算法計算獲取切片的重構(gòu)圖像值，在MIC卡上也采用openmp多線程的方式來運算； 重構(gòu)步驟如下 (PU端將要進行迭代重構(gòu)圖像中的物體分成切片，向MIC卡上傳遞重構(gòu)計算所需要的值，以openmp多線程模式，并行執(zhí)行迭代重構(gòu)圖像，具體包括 根據(jù)物體的大小將該物體分成切片，切片的數(shù)目為該物體寬度的像素值SY，切片在投影圖像上的元素數(shù)為N = SX*ANG_NUM，SX為該物體長度的像素值，ANG_NUM為該物體旋轉(zhuǎn)角度的總數(shù)；切片在重構(gòu)圖像上的元素數(shù)為M = SX*SZ，SZ為該物體高度的像素值；· CPU端將為圖像數(shù)據(jù)的角度文件，thita等文件在MIC卡上開辟空間，確定其輸入輸出類型并且將其值offload到MIC卡上，CPU負責CPU+MIC協(xié)同計算模式的框架搭建以及任務調(diào)度，具體步驟包括 單節(jié)點服務器采用由雙路6核CPU和2塊KNF MIC卡組成的桌面服務器，在CPU+MICs協(xié)同計算中，把雙路CPU和MIC卡都作為計算設備，這樣每個單節(jié)點就相當于有3個計算設備，每個設備通過一個OpenMP線程進行控制； 假設單節(jié)點上，MIC卡的總數(shù)為M個，則節(jié)點上共M+1個設備，采用數(shù)據(jù)動態(tài)劃分的方式，每次各個設備自動獲取切片的輸入數(shù)據(jù)，片數(shù)目>=1，數(shù)據(jù)處理完之后自動獲取下一個切片數(shù)據(jù)，直到所有設備計算完成所有樣本切片數(shù)據(jù)； 在MIC眾核協(xié)處理器端通過賦O值或隨機值或背投影方法獲取切片的初始的重構(gòu)圖像值X (O)，然后再通過重投影算法和背投影算法計算獲取切片的重構(gòu)圖像值，具體步驟包括 根據(jù)賦初值得到的X (O)或上次迭代得到的X (k-Ι)進行重新投影得到一個投影圖像值P計；根據(jù)賦初值得到的X(O)或上次迭代得到的x(k-l)，測量得到的投影圖像值P測和重投影計算得到的投影圖像值P計進行反向投影得到重構(gòu)圖像X (k)，背投影主要是進行X值的更新操作，通過多次的重投影和背投影操作可以得到滿足精度要求的重構(gòu)圖像； 在圖像重構(gòu)中，測量物體的投影圖像像素值P測的過程中，記物體的長為SX，寬為SY，高為SZ，旋轉(zhuǎn)角度的總數(shù)為ANG_NUM，垂直于Y方向的面即為切片，共SY個切片，重構(gòu)的過程以切片為單位，即每次重構(gòu)一個切片，重構(gòu)SY個切片就可以重構(gòu)出物體模型； 分析串行迭代法中的性能瓶頸，找到耗時的重投影和背投影的代碼，測試其在整個程序中所占的時間比例； 在每個切片的重構(gòu)過程中，對于重投影過程，就是根據(jù)像素值X求得一個計算得到的投影值P測，P測共有SX*ANG_NUM個元素，這SX*ANG_NUM個元素的求解中沒有任何的數(shù)據(jù)依賴性，以SX*ANG_NUM的并行度進行重投影算法的并行，在內(nèi)核中，每個線程負責計算P測中的一個元素； 在每個切片的重構(gòu)過程中，對于背投影過程，也就是求重構(gòu)圖像像素值X的過程，該算法就是根據(jù)P計和P測通過背投影的方式求重構(gòu)圖像像素值X，對于每一個切片，X共有SX*SY個元素,這SX*SY個元素的求解中沒有任何的數(shù)據(jù)依賴性，以SX*SY的并行度進行重投影算法的并行，在內(nèi)核中，每個線程負責計算X中的一個元素。附圖說明圖I是采用迭代重構(gòu)圖像方法實現(xiàn)圖像重構(gòu)的流程圖。具體實施例方式·以下結(jié)合附圖和優(yōu)選實施例對本專利技術的技術方案進行詳細地闡述。以下例舉的實施例僅用于說明和解釋本專利技術，而不構(gòu)成對本專利技術技術方案的限制。本專利技術首先分析用SIRT串行方法進行電鏡三維圖像重構(gòu)的性能瓶頸以及將串行方法移植到其他高性能平臺上的難度，找到耗時的熱點代碼，測試其在電鏡三維圖像重構(gòu)的整個過程中所占的時間比例以及分析提高整個方法性能的難度以及開發(fā)軸端。測試結(jié)果表明在采用SIRT聯(lián)合迭代法進行圖像重構(gòu)時，大部分的時間均消耗在重投影和背投影兩步驟中，這兩個步驟不僅執(zhí)行次數(shù)多，而且要計算的數(shù)據(jù)量大，同時，數(shù)據(jù)的計算要滿足單指令多數(shù)據(jù)(SIMD, Single Instruction Multiple Data)的特點。因此，本專利技術將這兩步驟作為加入MIC眾核協(xié)處理器進行并行改進的重點，同時由于CPU端除了進行任務調(diào)度等功工作之余，也參與賦初值，再通過重投影算法和背投影算法計算獲取切片的重構(gòu)圖像值的工作，即CPU+MIC協(xié)同計算的工作模式。。在圖像重構(gòu)中，測量獲取本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術保護點】
一種基于SIRT算法且使用CPU+MIC協(xié)同計算模式的電鏡三維重構(gòu)方法，其特征在于包括CPU端，?MIC眾核協(xié)處理器端以及CPU+MIC協(xié)同計算模式，其中：CPU端：負責將要進行迭代重構(gòu)圖像中的物體分成切片單元，向MIC卡傳遞重構(gòu)所需要的值，CPU+MIC協(xié)同計算模式的框架搭建以及任務調(diào)度和參數(shù)初始化工作，而且在整個三維圖像重構(gòu)的計算任務CPU也會以Openmp多線程模式，依次通過重投影算法和背投影算法計算獲取切片的重構(gòu)圖像值來動態(tài)參與；MIC眾核協(xié)處理器：負責多線程并行地根據(jù)切片的重構(gòu)圖像值和測量獲取的該切片投影圖像值，依次通過重投影算法和背投影算法計算獲取切片的重構(gòu)圖像值，在MIC卡上也采用openmp多線程的方式來運算；????重構(gòu)步驟如下：CPU端：將要進行迭代重構(gòu)圖像中的物體分成切片，向MIC卡上傳遞重構(gòu)計算所需要的值，以openmp多線程模式，并行執(zhí)行迭代重構(gòu)圖像，具體包括：根據(jù)物體的大小將該物體分成切片，切片的數(shù)目為該物體寬度的像素值SY，切片在投影圖像上的元素數(shù)為N?=?SX*ANG_NUM，SX為該物體長度的像素值，ANG_NUM為該物體旋轉(zhuǎn)角度的總數(shù)；切片在重構(gòu)圖像上的元素數(shù)為M?=?SX*SZ，SZ為該物體高度的像素值；CPU端將為圖像數(shù)據(jù)的角度文件，thita文件在MIC卡上開辟空間，確定其輸入輸出類型并且將其值offload到MIC卡上，?CPU負責CPU+MIC協(xié)同計算模式的框架搭建以及任務調(diào)度，具體步驟包括：單節(jié)點服務器采用由雙路6核CPU和2塊KNF?MIC卡組成的桌面服務器，在CPU+MICs協(xié)同計算中，把雙路CPU和MIC卡都作為計算設備，這樣每個單節(jié)點就相當于有3個計算設備，每個設備通過一個OpenMP線程進行控制；假設單節(jié)點上，MIC卡的總數(shù)為M個，則節(jié)點上共M+1個設備，采用數(shù)據(jù)動態(tài)劃分的方式，每次各個設備自動獲取切片的輸入數(shù)據(jù)，片數(shù)目>=1，數(shù)據(jù)處理完之后自動獲取下一個切片數(shù)據(jù)，直到所有設備計算完成所有樣本切片數(shù)據(jù)；在MIC?眾核協(xié)處理器端：通過賦0值或隨機值或背投影方法獲取切片的初始的重構(gòu)圖像值X(0)，然后再通過重投影算法和背投影算法計算獲取切片的重構(gòu)圖像值，具體步驟包括：根據(jù)賦初值得到的X(0)或上次迭代得到的X(k?1)進行重新投影得到一個投影圖像值P計；根據(jù)賦初值得到的X(0)或上次迭代得到的X(k?1)，測量得到的投影圖像值P測和重投影計算得到的投影圖像值P計進行反向投影得到重構(gòu)圖像X(k)，背投影主要是進行X值的更新操作，通過多次的重投影和背投影操作可以得到滿足精度要求的重構(gòu)圖像；在圖像重構(gòu)中，測量物體的投影圖像像素值P測的過程中，記物體的長為SX，寬為SY，高為SZ，旋轉(zhuǎn)角度的總數(shù)為ANG_NUM，垂直于Y方向的面即為切片，共SY個切片，重構(gòu)的過程以切片為單位，即每次重構(gòu)一個切片，重構(gòu)SY個切片就可以重構(gòu)出物體模型；?分析串行迭代法中的性能瓶頸，找到耗時的重投影和背投影的代碼，測試其在整個程序中所占的時間比例；在每個切片的重構(gòu)過程中，對于重投影過程，就是根據(jù)像素值x求得一個計算得到的投影值P測，P測共有SX*ANG_NUM個元素，這SX*ANG_NUM個元素的求解中沒有任何的數(shù)據(jù)依賴性，以SX*ANG_NUM的并行度進行重投影算法的并行，在內(nèi)核中，每個線程負責計算P測中的一個元素；在每個切片的重構(gòu)過程中，對于背投影過程，也就是求重構(gòu)圖像像素值x的過程，該算法就是根據(jù)P計和P測通過背投影的方式求重構(gòu)圖像像素值x，對于每一個切片，x共有SX*SY個元素，這SX*SY個元素的求解中沒有任何的數(shù)據(jù)依賴性，以SX*SY的并行度進行重投影算法的并行，在內(nèi)核中，每個線程負責計算x中的一個元素。...
【技術特征摘要】
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：盧曉偉，張清，
申請(專利權)人：浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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