El software de tomografía computarizada se basa en las GPU NVIDIA - Calendae | Informática, Electrónica, CMS, Ciberseguridad

El software de tomografía computarizada se basa en las GPU NVIDIA

Hola de nuevo. Te habla Simón Sánchez y en el día de hoy vamos a hablar sobre El software de tomografía computarizada se basa en las GPU NVIDIA

La creciente adopción de la informática de alto rendimiento en clústeres de pequeña escala por parte de empresas de todos los segmentos de la economía está impulsada por las mismas fuerzas que llevaron a HPC a convertirse en una parte integral del tejido de la ciencia y la ingeniería décadas antes: HPC ayuda que los usuarios hagan cosas que antes no podían hacer.

En ciencia e ingeniería, esto ha significado probar nuevos diseños de aeronaves años antes de que se pudiera construir un prototipo en un flujo de trabajo de prueba físico tradicional, o buscar racionalmente nuevos compuestos terapéuticos basados ​​en propiedades biológicas deseables específicas en lugar de experimentación errática. Estos avances han generado ganancias reales en el nivel de vida de la mayoría de las personas en este planeta. Esta es la computación científica en general y los impactos están cambiando la cultura. Pero aunque la escala de la computación puede ser menor, el cambio que la adopción de las tecnologías HPC actuales está provocando a las empresas y sus clientes es, no obstante, transformador.

Recientemente hablé con Julien Noel, Product Manager de CT (tomografía computarizada) en Imágenes de la estrella del norte en el frío Rogers, Minnesota. North Star Imaging (NSI) se especializa en radiografía industrial para pruebas y análisis no destructivos. Han visto de primera mano cómo la adopción de HPC, en forma de mayor potencia informática de las GPU NVIDIA y su API CUDA, puede transformar un negocio y crear un nuevo valor para ellos y sus clientes.

Calendae: ¿Qué hace North Star por sus clientes?

Navidad: Nuestros sistemas de rayos X digitales 2D se utilizan a menudo durante el proceso de fabricación para el control de calidad del producto y aplicaciones de aprobación / rechazo manuales o automatizadas. Nuestros sistemas 3D CT se han utilizado generalmente para investigación y desarrollo, análisis de fallas, ingeniería inversa y otras actividades similares.

Nuestros productos y servicios están dirigidos a cualquier persona que necesite inspeccionar un objeto interna y / o externamente sin destruirlo. Estamos involucrados en industrias como la aeroespacial, dispositivos médicos, electrónica, automotriz, museos y muchas más, y hemos tenido la oportunidad de trabajar con empresas como Boeing, Bell Helicopter, Lockheed Martin, NASA, US Army, Medtronic, Kawasaki y la lista continúa. .

Calendae: ¿Cuál es el problema que está resolviendo con HPC, en este caso las GPU NVIDIA?

Navidad: La tomografía computarizada implica complejos algoritmos para la reconstrucción 3D. Básicamente, el sistema de TC industrial adquiere varias imágenes radiográficas digitales 2D y las reconstruye en un volumen 3D compuesto por vóxeles o elementos de volumen. Este proceso utiliza un algoritmo de retroproyección filtrado llamado algoritmo Feldkamp.

Gracias al avance de la tecnología de rayos X digitales, los sistemas de TC industriales pueden realizar más proyecciones de rayos X que nunca, de 720 a 3000, además de que cada imagen individual se vuelve notablemente más grande. Las imágenes individuales ahora alcanzan de 3 a 10 megapíxeles y tienen una profundidad de bits por lo general entre 14 y 16 bits. En general, el software de CT manipula enormes conjuntos de datos, además de crear y producir reconstrucciones multimillonarias del tamaño de un voxel.

Para procesar los datos y crear la reconstrucción, el software CT requiere una computadora de alta gama con capacidades computacionales significativas. Hasta la fecha, el estándar ha sido un sistema de procesador de múltiples núcleos o una granja de computadoras, lo que a su vez genera un hardware costoso y un límite en la velocidad de reconstrucción. Básicamente, la velocidad de reconstrucción de CT es lineal con el número de procesadores, es decir, 8 núcleos equivalen a 8 veces más rápido.

Para combatir este problema, NSI ha desarrollado una nueva forma de realizar la reconstrucción utilizando tecnología GPU. La reconstrucción de la GPU acelera el proceso mucho más que los sistemas de CPU tradicionales y también ayuda a reducir los costos de hardware. La tecnología GPU es el futuro en lo que respecta a los límites informáticos y también es muy estratégica para los desarrollos futuros de NSI.

Nuestro software CT basado en GPU también incluye una herramienta de renderizado 3D que se utiliza para ver los resultados y manipular el volumen CT 3D en tiempo real. Las tarjetas gráficas NVIDIA también se utilizan para optimizar la calidad y la velocidad de renderizado.

Calendae: ¿Por qué NVIDIA y CUDA?

Navidad: Históricamente, hemos utilizado tarjetas gráficas NVIDIA para el motor de renderizado 3D de nuestro software CT. Para el desarrollo de nuestra reconstrucción TC, la interfaz CUDA fue tan fácil de usar y tan poderosa que nuestro equipo se centró naturalmente en la tecnología NVIDIA, con computación en el Procesador de procesamiento Tesla C1060. Además, el personal de NVIDIA fue muy receptivo y servicial al proporcionar a nuestro equipo soluciones técnicas y tarjetas gráficas para evaluación y desarrollo.

Calendae: ¿Qué mejoras han visto sus clientes y cómo ha marcado la diferencia?

Navidad: Mediante el uso de nuestro nuevo software CT con tecnología de reconstrucción de GPU, nuestras transformaciones de datos se completan mucho más rápido de lo que eran. Con nuestro software efX-CT, las velocidades son entre 5 y 40 veces más rápidas que nuestra versión de CPU usando procesadores y hasta 100 veces más rápidas que cualquier otro software CT, dependiendo del número de proyecciones.

Desde el punto de vista del cliente, esta nueva función es extremadamente valiosa, ya que ahora es posible realizar muchas más tomografías computarizadas por día que nunca. También le permite la flexibilidad y el tiempo para probar múltiples configuraciones de reconstrucción para optimizar la calidad del escaneo.

Recientemente, un cliente explicó que su productividad ha aumentado drásticamente debido a los tiempos de reconstrucción que se han reducido en un factor de 50 en comparación con las máquinas construidas hace apenas un par de años. Explicaron además que sus datos ahora suelen estar disponibles en menos de dos minutos en lugar de horas y la forma en que utilizan la tomografía computarizada ha cambiado drásticamente.

Calendae: ¿Qué nivel de compromiso se requirió North Star para aprovechar las GPU de NVIDIA con CUDA?

Navidad: El equipo de desarrollo de North Star Imaging fue muy eficiente al integrar el módulo de reconstrucción de GPU en efX-CT. La interfaz de programación CUDA es bastante simple y muy estable. El código es de fácil acceso y su flexibilidad y capacidad hace posible tener algo que funcione con bastante rapidez. Se necesitaban más esfuerzos de desarrollo para optimizar la velocidad, pero en general, CUDA abre grandes perspectivas de desarrollo.

Calendae: Ahora que ha completado este proyecto, ¿ve oportunidades adicionales en otros productos o áreas de su negocio?

Navidad: Las capacidades de la GPU que utilizan sistemas de supercomputadoras NVIDIA han supuesto una gran mejora para nuestro software efX-CT y, en la actualidad, la mayoría de los clientes de sistemas CT de NSI lo utilizan. Actualmente se están desarrollando sistemas de TC automatizados con reconstrucción rápida de GPU para inspección de TC Online y metrología 3D. Además, estamos trabajando en más capacidades de renderizado 3D para la inspección interactiva y en tiempo real utilizando productos NVIDIA, así como en el filtrado rápido de datos para mejorar la calidad de la reconstrucción.

Los nuevos productos NVIDIA con más núcleos y memoria mejorada seguramente llevarán nuestro software, y nuestro negocio CT en general, a un nivel completamente nuevo. Como lo vemos, 3D TC equipado con tecnologías HPC como el GPUS de NVIDIA es definitivamente el futuro de los rayos X industriales.

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