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Performance and scalability of Fourier domain optical coherence tomography acceleration using graphics processing units

机译：使用图形处理单元的傅里叶域光学相干层析成像加速的性能和可扩展性

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Fourier domain optical coherence tomography (FD-OCT) provides faster line rates, better resolution, and higher sensitivity for noninvasive, in vivo biomedical imaging compared to traditional time domain OCT (TD-OCT). However, because the signal processing for FD-OCT is computationally intensive, real-time FD-OCT applications demand powerful computing platforms to deliver acceptable performance. Graphics processing units (GPUs) have been used as coprocessors to accelerate FD-OCT by leveraging their relatively simple programming model to exploit thread-level parallelism. Unfortunately, GPUs do not "share" memory with their host processors, requiring additional data transfers between the GPU and CPU. In this paper, we implement a complete FD-OCT accelerator on a consumer grade GPU/CPU platform. Our data acquisition system uses spectrometer-based detection and a dual-arm interferometer topology with numerical dispersion compensation for retinal imaging. We demonstrate that the maximum line rate is dictated by the memory transfer time and not the processing time due to the GPU platform's memory model. Finally, we discuss how the performance trends of GPU-based accelerators compare to the expected future requirements of FD-OCT data rates.
机译：与传统时域OCT（TD-OCT）相比，傅里叶域光学相干断层扫描（FD-OCT）可提供更快的线速，更好的分辨率以及对非侵入性体内生物医学成像的更高灵敏度。但是，由于FD-OCT的信号处理需要大量计算，因此实时FD-OCT应用需要强大的计算平台来提供可接受的性能。图形处理单元（GPU）已被用作协处理器，以通过利用它们相对简单的编程模型来利用线程级并行性来加速FD-OCT。不幸的是，GPU不能与其主机处理器“共享”内存，从而需要在GPU和CPU之间进行其他数据传输。在本文中，我们在消费级GPU / CPU平台上实现了完整的FD-OCT加速器。我们的数据采集系统使用基于光谱仪的检测和带有数字色散补偿的双臂干涉仪拓扑结构进行视网膜成像。我们证明了最大线速是由内存传输时间而不是由GPU平台的内存模型决定的处理时间决定的。最后，我们讨论了基于GPU的加速器的性能趋势如何与FD-OCT数据速率的预期未来需求进行比较。

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