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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/79066
標題: | 基於圖形卡執行緒分支最小化之蒙地卡羅質子治療模擬 Monte Carlo Proton Therapy Simulation Base on Divergence Minimization |
作者: | Feng-Sheng Cheng 鄭峰盛 |
指導教授: | 郭大維 |
關鍵字: | 圖形卡計算,質子治療,蒙地卡羅,平行運算, GPGPU,proton therapy,CUDA,Monte Carlo,parallel processing, |
出版年 : | 2018 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 蒙地卡羅方法是在運行放射線治療模擬時經常使用的演算法,此演算法因為計算量龐大,因而經常被移植至能夠處理多線程的運算裝置,例如圖形卡上執行。然而,此類演算法在運行上會因為隨機數而產生條件分支,造成多線程裝置的運行效能低落。過往研究依據模擬中將發生的事件進行被模擬粒子之分類,篩選出下一步將發生相同事件的粒子一併送入圖形卡,試圖改善條件分支所造成的計算效率低落問題。本篇研究在這個基礎上進一步延伸,將事件分類為每次迭代運算皆會發生的連續事件,以及經過若干次迭代才會發生的離散事件,並提出了一個評估待模擬粒子發生離散事件距離的方法。最後根據計算所得的距離,進一步建立了一個分類機制。輸入待模擬粒子經此機制分類後再傳送至圖形卡,於圖形卡上的運作效率會優於未經過分類以隨機順序進行運算的粒子。此分類機制亦支援電腦中央處理器與圖形卡的合作運算,期望藉由中央處理器專職處理即將發生離散事件的粒子,進一步提升整體運作效能。 History base Monte Carlo(MC) proton therapy simulations program, used to calculate dose deposit for radiation therapy, suffers from thread divergence when executing in single instruction multi thread devices such as GPU, event-base MC algorithms were proposed to overcome this problem. However, event-base MC algorithms usually lead to massive data transfer between CPU and GPU, this offsets the performance gain from reducing thread divergence. In this study, we present a method to estimate the distance before thread divergence occurrence, a efficient hybrid algorithm that combines history-base and event-base simulation is present base on classification of the estimated distance. The number of data transfer between CPU and GPU could be reduce and the execution efficiency of GPU improves under our classification scheme. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/79066 |
DOI: | 10.6342/NTU201803174 |
全文授權: | 有償授權 |
電子全文公開日期: | 2023-08-21 |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
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