基于GPU的快速能谱图生成方法.pdf

"基于GPU的快速能谱图生成方法" 本文介绍了一种基于GPU的快速能谱图生成方法，旨在解决传统基于CPU的能谱图生成方法中存在的计算时间过长的问题。该方法通过利用Nvidia公司的GPU并行计算标准CUDA，实现了粒子能量统计、最大值bin的查找和绘制能谱图，并将数据传输瓶颈问题解决，使得能谱图的生成时间大大缩减。 1. 能谱图原理和实现方法 能谱图是一种描述粒子能量分布的图形，常用于医用加速器领域。在CPU上实现能谱图时，将加速器释放粒子的能量范围均匀划分为n个区间，每个能量区间称之为一个bin，然后依次统计收集到的粒子的能量分布。在CPU上单线程实现能谱图时，关键代码如下所示： for( int i = 0; i < DATA_NUM; i++ ) { bin = Data[i] / (bins - 1); Spectrum[bin]++; } 然而，随着粒子数目的增加，计算时间呈级数增长，影响了能谱图的生成速度。 1.1 GPU上统计能谱 为了解决计算时间过长的问题，本文介绍了一种基于GPU的快速能谱图生成方法。GPU具有特殊的编程模型，可以将内存分为全局内存、共享内存和纹理内存三种。为了提高统计速度，本文中使用全局内存和共享内存，根据GPU编程模型，每一个block设置128个线程，每个线程负责64个数据，在每一个block的共享内存里面，形成一个子能谱图(sub-Spectroscopy)，在所有线程完成子能谱图统计之后，在全局内存中设置能谱图，将子能譜图累加到能谱图中。 1.2 计算最大的bin值 为了在屏幕上有限区域显示能谱图，需要根据显示面积的高度，按比例压缩所有的bin值。为了计算出压缩比例，首先需要计算出所有bin里面的最大值。在CPU上使用串行方法计算最大bin值，代码如下所示： max_bin = 0; for( int i = 0; i < 256; i++ ) if( spectrum[i] > max_bin ) max_bin = spectrum[i]; 然而，在GPU上计算最大bin值，需要采用线程同步树形计算方式，原理如图2所示，在计算最大值时，同时启动256个线程，每个线程负责计算子能谱图的最大值，然后将子能譜图的最大值累加到能谱图中。 实验结果表明，与只使用CPU和只使用GPU进行数据统计而不进行结果显示的两种方案相比，在处理大量粒子数据时，能够获得80倍以上的加速比。 本文介绍了一种基于GPU的快速能谱图生成方法，旨在解决传统基于CPU的能谱图生成方法中存在的计算时间过长的问题。该方法通过利用GPU的并行计算能力，实现了粒子能量统计、最大值bin的查找和绘制能谱图，并将数据传输瓶颈问题解决，使得能谱图的生成时间大大缩减。