Deconvolution of huge 3-D images: Parallelization strategies on
a multi-GPU system

D 2013

Deconvolution of huge 3-D images: Parallelization strategies on a multi-GPU system

KARAS, Pavel, Michal KUDERJAVÝ a David SVOBODA

Základní údaje

Originální název

Deconvolution of huge 3-D images: Parallelization strategies on a multi-GPU system

Název česky

Dekonvoluce velkých 3-D obrazů: Strategie pro paralelizaci na multi-GPU systému

Autoři

KARAS, Pavel (203 Česká republika, garant, domácí), Michal KUDERJAVÝ (203 Česká republika, domácí) a David SVOBODA (703 Slovensko, domácí)

Vydání

Neuveden, Algorithms and Architectures for Parallel Processing, od s. 279-290, 12 s. 2013

Nakladatel

Springer International Publishing

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Itálie

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Odkazy

URL

Impakt faktor

Impact factor: 0.402 v roce 2005

Kód RIV

RIV/00216224:14330/13:00066399

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-3-319-03858-2

ISSN

DOI

http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-03859-9_24

Klíčová slova česky

dekonvoluce; gpu; multi-gpu; paralelizace; implementace; algoritmus; em-mle; richardson-lucy; ictm; wiener

Klíčová slova anglicky

deconvolution; gpu; multi-gpu; parallelization; implementation; algorithm; em-mle; richardson-lucy; ictm; wiener

Štítky

cbia-web, core_B, firank_B

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno

Změněno: 29. 12. 2013 12:04, RNDr. Pavel Karas, Ph.D.

Anotace

V originále

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 well as how the multi-GPU implementation scales in various setups. Finally, we identify bottlenecks of the system.

Návaznosti

GBP302/12/G157, projekt VaV

Název: Dynamika a organizace chromosomů během buněčného cyklu a při diferenciaci v normě a patologii

Investor: Grantová agentura ČR, Dynamika a organizace chromosomů během buněčného cyklu a při diferenciaci v normě a patologii

MUNI/A/0760/2012, interní kód MU

Název: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace II. (Akronym: FI MAV II.)

Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace II., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty

Citovat

KARAS, Pavel, Michal KUDERJAVÝ a David SVOBODA. Deconvolution of huge 3-D images: Parallelization strategies on a multi-GPU system. In Kołodziej, Joanna and Martino, Beniamino and Talia, Domenico and Xiong, Kaiqi. Algorithms and Architectures for Parallel Processing. Neuveden: Springer International Publishing, 2013, s. 279-290. ISBN 978-3-319-03858-2. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-03859-9_24.

@inproceedings{1124393,
   author = {Karas, Pavel and Kuderjavý, Michal and Svoboda, David},
   address = {Neuveden},
   booktitle = {Algorithms and Architectures for Parallel Processing},
   doi = {http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-03859-9_24},
   editor = {Kołodziej, Joanna and Martino, Beniamino and Talia, Domenico and Xiong, Kaiqi},
   keywords = {deconvolution; gpu; multi-gpu; parallelization; implementation; algorithm; em-mle; richardson-lucy; ictm; wiener},
   howpublished = {tištěná verze "print"},
   language = {eng},
   location = {Neuveden},
   isbn = {978-3-319-03858-2},
   pages = {279-290},
   publisher = {Springer International Publishing},
   title = {Deconvolution of huge 3-D images: Parallelization strategies on a multi-GPU system},
   url = {http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-03859-9_24},
   year = {2013}
}

TY  - JOUR
ID  - 1124393
AU  - Karas, Pavel - Kuderjavý, Michal - Svoboda, David
PY  - 2013
TI  - Deconvolution of huge 3-D images: Parallelization strategies on a multi-GPU system
PB  - Springer International Publishing
CY  - Neuveden
SN  - 9783319038582
KW  - deconvolution
KW  - gpu
KW  - multi-gpu
KW  - parallelization
KW  - implementation
KW  - algorithm
KW  - em-mle
KW  - richardson-lucy
KW  - ictm
KW  - wiener
UR  - http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-03859-9_24
L2  - http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-03859-9_24
N2  - 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 well as how the multi-GPU implementation scales in various setups. Finally, we identify bottlenecks of the system.
ER  -

KARAS, Pavel, Michal KUDERJAVÝ a David SVOBODA. Deconvolution of huge 3-D images: Parallelization strategies on a multi-GPU system. In Kołodziej, Joanna and Martino, Beniamino and Talia, Domenico and Xiong, Kaiqi. \textit{Algorithms and Architectures for Parallel Processing}. Neuveden: Springer International Publishing, 2013, s.~279-290. ISBN~978-3-319-03858-2. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-03859-9\_{}24.

Podrobný výpis o publikaci