1 中国科学院上海应用物理研究所, 上海 201800
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 澳大利亚联邦科学与工业研究组织, 悉尼 NSW 1670
提取骨架是计算机断层扫描(CT)三维(3D)血管图像定量分析中的关键步骤，通常耗费数小时，直接制约了图像分析的定量研究。分析串行骨架细化算法各步骤中包含的可并行化操作，对其进行并行化设计，提出的算法通过OpenMP多线程技术实现，并采用不同大小的三维CT血管图像进行分析和测试。根据测试结果，改进后的算法获取到的骨架准确可靠，对于1.95 GB大小的三维血管图像，使用16个线程进行并行运算时，可将运算时间由176 min缩短到13 min，时间消耗上降低了一个数量级。因此，提出的方法可实现大型血管骨架的准确、高效提取，解决了大型三维图像分析问题中运算效率低这一瓶颈问题。
医用光学 三维骨架 细化 并行处理 加速比 光学学报
2015, 35(11): 1117003
为了能够使大型机和高性能集群得到更好的加速比和并行计算效率，在深入研究并行和FDTD-PIC算法的基础上，在CHIPIC软件平台上开发了Linux系统下的大型全三维可并行电磁PIC代码。分别以一个磁绝缘线振荡器、回旋管和相对论速调管为例进行测试和计算，得到了3.70,6.72和6.00的加速比，验证了在同等的进程数下，高性能集群能够得到比PC机群高得多的加速比和计算效率，能够更好地利用计算资源。
高性能集群 并行计算 加速比 Linux系统 high-performance clusters parallel computing speedup Linux system
