Core Concepts
GPU 병렬 컴퓨팅 방법을 이용하여 광음향 영상 재구성 속도를 크게 향상시킬 수 있다.
Abstract
최근 GPU 기술의 급속한 발전으로 인해 GPU가 뛰어난 부동 소수점 연산 능력을 갖춘 강력한 고성능 병렬 컴퓨팅 기술로 자리잡았다. 이 논문에서는 이러한 GPU 기술을 의료 광음향 영상 분야에 적용하였다.
광음향 영상은 높은 대비, 해상도 및 침투 깊이를 특징으로 하는 새로운 비파괴 검사 기술이다. 그러나 광음향 영상 처리의 방대한 데이터 양과 복잡성으로 인해 기존 CPU로는 처리가 어려운 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 GPU 병렬 컴퓨팅 기술을 활용하여 광음향 영상 재구성 과정을 병렬화하고 최적화하였다.
실험 결과, GPU 병렬 컴퓨팅 방법을 사용하면 데이터 정확성을 유지하면서도 광음향 영상 재구성 속도를 크게 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이는 혈역학 모니터링, 임상 질병 진단, 신약 개발 등 광음향 영상의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
Stats
GPU를 사용하면 CPU에 비해 약 6배 더 빠른 행렬 곱셈 속도를 보였다.
GPU를 사용하여 3개의 프레임을 재구성하는데 약 20초가 소요되었으나, CPU를 사용하면 약 118초가 소요되어 약 5.9배 더 빨랐다.
Quotes
"GPU 병렬 컴퓨팅 방법을 사용하면 데이터 정확성을 유지하면서도 광음향 영상 재구성 속도를 크게 향상시킬 수 있다."
"GPU의 계산 속도는 CPU에 비해 약 6배 더 빨랐다."
"GPU를 사용하여 3개의 프레임을 재구성하는데 약 20초가 소요되었으나, CPU를 사용하면 약 118초가 소요되어 약 5.9배 더 빨랐다."