【摘 要】
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上海光源X射线成像线站的显微CT分辨率达亚微米，单套CT投影数据量常为10G左右，常规CPU串行处理单套数据通常需要几十个小时。线站常年运行、每天用户采集CT数据十几套，一个星期
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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上海光源X射线成像线站的显微CT分辨率达亚微米，单套CT投影数据量常为10G左右，常规CPU串行处理单套数据通常需要几十个小时。线站常年运行、每天用户采集CT数据十几套，一个星期需要采集上百套的数据。其数据量达到了1TB。采用常规CPU串行处理这样海量的数据几乎是不可能的。图像处理器(GPU)是一种高度并行化的流式处理器，将GPU引入显微CT重构可大幅加快重构速度。本文将CT重建程序进行并行化设计，使用CUDA编程标准成功实现了程序的编写。在单块NVDIA GTX295的GPU上运行CT重建程序，结果表明，与使用CPU串行的方法相比，使用GPU并行计算最高可得到150倍左右的加速比，将重构时间缩短至十五分钟左右。因此，可以认为，GPU并行处理可显著提高显微CT重构速度。采用优化设计的GPU服务器还可进一步提高重构速度。
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