文献类型：期刊文章

作　　者：陈俊颖[1] 周顺风[1] 闵华清[1]

机构地区：[1]华南理工大学软件学院广州市机器人软件及复杂信息处理重点实验室,广东广州510006

出　　处：《电子产品世界》

基　　金：广东省自然科学基金项目(编号:2016A030310412);广州市重点实验室项目(编号:15180007);中央高校基本科研业务费项目(编号:2015ZM081)

年　　份：2016

卷　　号：23

期　　号：10

起止页码：41-44

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

摘　　要：在医学超声成像算法中,最经典和最广泛使用的是延迟叠加算法。延迟叠加算法在超声成像、雷达信号发射、接收以及天线信号波束形成等方面有着广泛的应用。虽然该算法并不是典型的性能需求型算法,但是在医学成像云计算服务的新需求下,需要提高该算法的计算速度,以克服云计算中网络传输速度相对较慢的约束。然而,以中央处理器作为主要计算资源的传统云计算框架无法满足医学超声图像快速生成的性能需求,因此,本文中使用以现场可编程逻辑门阵列作为异构加速资源的Super Vessel云平台作为并行延迟叠加算法的实现平台。当包括现场可编程逻辑门阵列和中央处理器之间的数据传输时间在内时,Super Vessel云平台上该算法异构实现的运行速度相较于中央处理器中该算法的运行速度提升了约22倍。

关 键 词：异构加速  云计算 医学超声成像

分 类 号：TP301.6] TB559[计算机类]