Реализация и производительность алгоритмов волновой томографии на вычислительных платформах SIMD CPU и GPU

Abstract

This paper is concerned with implementation of wave tomography algorithms on modern SIMD CPU and GPU computing platforms. The field of wave tomography, which is currently under development, requires powerful computing resources. Main applications of wave tomography are medical imaging, nondestructive testing, seismic studies. Practical applications depend on computing hardware. Tomographic image reconstruction via wave tomography technique involves solving coefficient inverse problems for the wave equation. Such problems can be solved using iterative gradient-based methods, which rely on repeated numerical simulation of wave propagation process. In this study, finite-difference time-domain (FDTD) method is employed for wave simulation. This paper discusses software implementation of the algorithms and compares the performance of various computing devices: multi-core Intel and ARM-based CPUs, NVidia graphics processors. В данной статье рассматривается реализация алгоритмов волновой томографии на современных вычислительных платформах SIMD CPU и GPU. Область волновой томографии, которая в настоящее время находится в стадии разработки, требует мощных вычислительных ресурсов. Основные области применения волновой томографии - это медицинская визуализация, неразрушающий контроль, сейсмические исследования. Практические приложения зависят от вычислительного оборудования. Восстановление томографического изображения методом волновой томографии включает решение коэффициентов обратной задачи для волнового уравнения. Такие проблемы могут быть решены с помощью итерационных градиентных методов, основанных на многократном численном моделировании процесса распространения волн. В этом исследовании для моделирования волн используется метод конечных разностей во временной области (FDTD). В статье обсуждается программная реализация алгоритмов и сравнивается производительность различных вычислительных устройств: многоядерных процессоров Intel и ARM, графических процессоров NVidia.