基于总变分最小化模型的异步并行GPU加速算法

来源 :光学学报 | 被引量 : 3次 | 上传用户：caorongbb

【摘要】

：

相比于传统同步并行计算策略,在异步并行计算框架下,针对最常用的总变分(TV)最小化重建模型,通过将其转化为不动点迭代问题,并利用异步交替方向法(ADM)进行求解,推导出基于TV最小化模型的异步ADM迭代重建算法,即异步交替方向总变分最小化算法(Async-ADTVM)。利用消息传递接口技术将该算法在图形处理器(GPU)集群上进行测试,进一步提高了原始基于TV最小化模型的迭代重建算法的计算效率。实验

【作者】

：

路万里蔡爱龙郑治中王林元李磊闫镔

【机构】

：

解放军信息工程大学信息系统工程学院,河南郑州450002

【出处】

：

光学学报

【发表日期】

：

2018年04期

【关键词】

：

成像系统优化类重建算法异步并行迭代总变分最小化模型多图形处理器加速 imaging systems optimization-based reconst

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