Multi-Node Multi-GPU Diffeomorphic Image Registration for Large-Scale Imaging Problems.
Multi-Node Multi-GPU Diffeomorphic Image Registration for Large-Scale Imaging Problems.
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DOI：
10.1109/sc41405.2020.00042
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发表时间：
2020-11
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Mang A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Brunn M;Himthani N;Biros G;Mehl M;Mang A
我们提出了一种用于大变形微分同胚图像配准的高斯-牛顿-克雷洛夫求解器。我们将公开可用的 CLAIRE 库扩展到多节点多图形处理单元 (GPU) 系统，并引入新颖的算法修改，可显着提高性能。我们的贡献包括（i）用于缩减空间高斯-牛顿 Hessian 系统的新预处理器，（ii）高度优化的多节点多 GPU 实现，利用主要计算内核（插值、高阶有限差分算子和快速傅里叶变换）的设备直接通信，以及（iii）与最先进的 CPU 和 GPU 实现的比较。我们在单个 NVIDIA Tesla V100 上仅用 5 秒就解决了 2563 分辨率的图像配准问题，与最先进的技术相比，性能加速了 70%。在最大的一次运行中，我们在 TACC 的 Longhorn 系统上的 64 个节点和 256 个 GPU 上注册了 20483 个分辨率图像（25 B 未知数；大约比最先进的 GPU 实现中解决的最大问题大 152 倍）。
We present a Gauss-Newton-Krylov solver for large deformation diffeomorphic image registration. We extend the publicly available CLAIRE library to multi-node multi-graphics processing unit (GPUs) systems and introduce novel algorithmic modifications that significantly improve performance. Our contributions comprise (i) a new preconditioner for the reduced-space Gauss-Newton Hessian system, (ii) a highly-optimized multi-node multi-GPU implementation exploiting device direct communication for the main computational kernels (interpolation, high-order finite difference operators and Fast-Fourier-Transform), and (iii) a comparison with state-of-the-art CPU and GPU implementations. We solve a 2563-resolution image registration problem in five seconds on a single NVIDIA Tesla V100, with a performance speedup of 70% compared to the state-of-the-art. In our largest run, we register 20483 resolution images (25 B unknowns; approximately 152× larger than the largest problem solved in state-of-the-art GPU implementations) on 64 nodes with 256 GPUs on TACC’s Longhorn system.
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影响因子：
3.1
作者：
Alexanderian, Alen;Petra, Noemi;Ghattas, Omar
通讯作者：
Ghattas, Omar
DOI：
10.1023/b:visi.0000043755.93987.aa
发表时间：
2005-02-01
影响因子：
19.5
作者：
Beg, MF;Miller, MI;Younes, L
通讯作者：
Younes, L
影响因子：
64.8
作者：
通讯作者：
--
影响因子：
5.7
作者：
Avants BB;Tustison NJ;Song G;Cook PA;Klein A;Gee JC
通讯作者：
Gee JC
影响因子：
1.6
作者：
Courty, Nicolas;Hellier, Pierre
通讯作者：
Hellier, Pierre