Jelenlegi hely
Tomográfiai rekonstrukciós algoritmusok implementálása több GPU-s rendszerre
Az utóbbi időkben egyre inkább terjed a tendencia, amely a számítógépekben található GPU-k teljesítményét általános célú számításokra használja. A nagy számításigényű alkalmazásokban előfordulnak továbbá sok GPU-s rendszerek, amelyekben az adatokat több GPU párhuzamosan dolgozza fel. A jelentkezők feladata tomográfiai rekonstrukciós módszerek több GPU-t alkalmazó implementációjának elkészítése. A program működéséhez tartozhat olyan rendszerek kezelése, amelyeknél egy számítógépen belül több GPU van elhelyezve, illetve esetlegesen komplexebb hálózatok, amelyek esetében több hálózaton összekapcsolt számítógép végzi a számításokat, amelyek mindegyike egy vagy több GPU-t tartalmaz.
Magyar és angol nyelvű szakirodalom áll rendelkezésre.
- R.C. Gonzales, R.E. Woods: Digital Image Processing, 3rd edition, Prentice-Hall, Inc., 2008
- Jason Sanders, Edward Kandrot, CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming, Addison-Wesley Professional, 2010.
- NVIDIA CUDA C Programming Guide
- Aaftab Munshi, Benedict Gaster, Timothy G. Mattson, Dan Ginsburg, OpenCL Programming Guide, Pearson Education, 2011
- Balázs Péter: Képrekonstrukció, Typotex Kiadó, 2011.
- Kak, A.C., Slaney, M.: Principles of computerized tomographic imaging, IEEE Service Center, Piscataway, NJ., 1988.
C/C++ programozói tudás, Rendszerfejlesztés tantárgy teljesítése.
A GPGPU, és Képrekonstrukció tantárgyak teljesítése előnyt jelent, de nem feltétel.