KARAS, Pavel, David SVOBODA a Pavel ZEMČÍK. GPU Optimization of Convolution for Large 3-D Real Images. In Blanc-Talon, Jacques and Philips, Wilfried and Popescu, Dan and Scheunders, Paul and Zemcík, Pavel. Proceedings of the International Conference on Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems (ACIVS’12). Neuveden: Springer Berlin / Heidelberg, 2012, s. 59-71. ISBN 978-3-642-33139-8. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33140-4_6.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název GPU Optimization of Convolution for Large 3-D Real Images
Autoři KARAS, Pavel (203 Česká republika, garant, domácí), David SVOBODA (203 Česká republika, domácí) a Pavel ZEMČÍK (203 Česká republika).
Vydání Neuveden, Proceedings of the International Conference on Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems (ACIVS’12), od s. 59-71, 13 s. 2012.
Nakladatel Springer Berlin / Heidelberg
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Německo
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV RIV/00216224:14330/12:00057444
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-642-33139-8
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33140-4_6
Klíčová slova anglicky gpu; convolution; 3-D; image processing
Štítky cbia-web
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Karas, Ph.D., učo 106808. Změněno: 2. 4. 2013 15:36.
Anotace
In this paper, we propose a method for computing convolution of large 3-D images with respect to real signals. The convolution is performed in a frequency domain using a convolution theorem. Due to properties of real signals, the algorithm can be optimized so that both time and the memory consumption are halved when compared to complex signals of the same size. Convolution is decomposed in a frequency domain using the decimation in frequency (DIF) algorithm. The algorithm is accelerated on a graphics hardware by means of the CUDA parallel computing model, achieving up to 10x speedup with a single GPU over an optimized implementation on a quad-core CPU.
Návaznosti
GBP302/12/G157, projekt VaVNázev: 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/0914/2009, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace (Akronym: SV-FI MAV)
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
2B06052, projekt VaVNázev: Vytipování markerů, screening a časná diagnostika nádorových onemocnění pomocí vysoce automatizovaného zpracování multidimenzionálních biomedicínských obrazů (Akronym: Biomarker)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Vytipování markerů, screening a časná diagnostika nádorových onemocnění pomocí vysoce automatizovaného zpracování multidimenzionálních biomedicínských obrazů
VytisknoutZobrazeno: 25. 4. 2024 13:08