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一下CPU和GPU计算的速度。CPU:I7-10700,8核16线程,主频2.9GHz,睿频4.8GHzGPU:RTX-2060,6G显存,可用显存为5G计算平台为Matlab 2019b,采用同一个GSW算法,进行不同次数的循环。因为数据前后是相关的,所以没有主动采取并行运算。但是从任务管理器中观察,Matlab有优化过程,计算中还是使用到多核。若只采用CPU计算,CPU利用率从0%变化到74%,GPU利用率几乎不变,大部分时间还是维持在0%。若采用GPU计算,CPU利用率0%变化到11%,GPU变化率为偶尔跳到2%。然后修改图像尺寸,看看数据大小对于时间的影响,循环次数保持在100从上面两 ...
CPUs, GPUs and FPGAs[D]. , 2016.[2]Ulku A C, Bruschini C, Antolović I M, et al. A 512× 512 SPAD image sensor with integrated gating for widefield FLIM[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics, 2018, 25(1): 1-12.[3]Tanuwijaya R S, Liang H, Xi J, et al. Metasurface for programmable q ...
送到计算机/GPU 进行分析和存 储之前,可以进一步处理得到的一位图像,例如,累积成多位图像。对于准直光,通过微 透镜阵列,最大帧速率为 97.7 kfps,10.5%的自然填充因子可以提高 4-5 倍 (优化后的 模拟预计会有更高的值);在 520 纳米(700 纳米)和 6.5 伏过量偏压下,光子探测概率为 50% (25%)。该器件还具有低噪声(室温下每像素平均暗计数率通常低于 100 cps,中值约 低 10 倍)和先进的纳秒门控电路。SwissSPAD2 门窗口轮廓。图中标注了转换时间和栅极宽度。栅极宽度可由用户编程,内部激 光触发模式下的最小栅极宽度为 10.8 ns。SwissS ...
ASICs、GPUs)的速度运行。张量核心可以被视为专用集成电路(ASIC) 的光学模拟。它使用相变材料(phase-change material,PCM)存储阵列和基于光子芯片的光频梳(光孤子微梳)实现并行光子内存计算。计算被简化为测量可重构和非谐振无源元件的光传输,并且可以在超过14 GHz 的带宽下运行,仅受调制器和光电探测器速度的限制。鉴于微波线速光孤子微梳、超低损耗氮化硅波导以及高速片上探测器和调制器的混合集成的最新进展,此文的方法为光子张量核心的完全互补金属氧化物半导体 (CMOS) 晶圆级集成提供了可行途径。尽管此文专注于卷积运算,但更一般地说,文章的结果表明集成光子学在数据密 ...
度学习框架在GPU的帮助下经过长时间的训练(12-24h)完成重建网络,省略了迭代计算的步骤。当前不足:当前实现全息重建的方法都是基于计算机的,而对于快速计算和低能耗的实际需求,迫使人们寻求一种新的全息重建方式。文章创新点:基于此,美国加州大学洛杉矶分校的Md Sadman Sakib Rahman(一作)和Aydogan Ozcan(通讯)提出一种基于衍射网络的全光全息重建方法,可以不光能够实现全光全息重建,还能消除共轭像的干扰,并通过数值仿真加以证明。原理解析:虽然重建过程无需计算机,可以基于衍射完成全光全息重建,但是衍射网络的训练需要在计算机上完成。衍射网络由5层组成,每一层为200X2 ...
unit, GPU)、专用集成电路(application-specific integrated circuit, ASIC)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array, FPGA)、IBM TrueNorth和Google TPU等,提高了学习任务的能效和速度。同时,实现尖峰处理和储层计算的混合光电系统也已得到证明。全光神经网络 (optical neural network, ONN) 为微电子和混合光电子实现提供了一种有前途的替代方法。出于多种原因,人工神经网络很适合使用全光计算实现。(1) 它们严重依赖于固定的矩阵乘法。线性变换(和某些非线性变换) ...
量受损。利用GPU计算的快速发展,非近似的基于点的方法 (point-based method, PBM)最近以每帧几秒的速度生成了具有每像素焦点控制的彩色和纹理场景。然而,PBM为每个场景点独立模拟菲涅耳衍射,因此不会对遮挡(occlusion)进行建模。这阻止了复杂3D场景的准确再现,其中前景将因未遮挡的背景而被振铃伪影(2)严重污染。光场渲染可以部分解决这种没有遮挡的问题。然而,这种方法会导致大量的渲染和数据存储开销,并且遮挡仅在整个全息图的一小部分内是准确的。在菲涅耳衍射模拟期间添加每条射线可见性测试理想地解决了该问题,但遮挡测试的额外成本、对相邻点的访问和条件分支会减慢计算速度。这种 ...
算法可以使用GPU有效地执行,以训练大型DNN进行图像分类。自2012年以来,DNN模型的计算需求迅速增长,甚至超过了摩尔定律。现在DNN越来越受到硬件能效的限制。新兴的DNN能量问题激发了专用硬件:DNN加速器。其中大部分是基于硬件物理和DNN中的数学运算之间的直接数学同构。一些加速器方案使用传统电子设备之外的物理系统,如光学和模拟电子交叉阵列等。大多数设备都针对深度学习的推理阶段(现在也有越来越多的设备针对训练阶段),这占商业部署中深度学习能源成本的90%。然而,通过为严格的、逐个操作的数学同构设计硬件来实现训练有素的数学变换并不是执行高效机器学习的唯一方法。相反,我们可以直接训练硬件的物 ...
要得益于现代GPU的强大并行计算能力以及海量的数据集使得DNN能够使用监督学习的策略有效训练。然而,运行越来越复杂的神经网络的高端GPU以及其它的加速器,对功率和带宽的需求是惊人的,且需要大量的计算时间和庞大的体积。这些限制使得DNN难以应用在边缘设备(edge devices)上,如相机、自动驾驶汽车、机器人或物联网的外围设备等。很难想象把一个这样的计算单元放在高速行驶,需要瞬间做出判断的自动驾驶汽车上。实际上,具有更紧凑的体积、更低的延时、更轻的重量、更小的功耗的计算成像系统对所有的边缘设备都有利。DNN有两个不同的计算阶段:训练和推理。在训练阶段,大量被标记的样本输入DNN,使用迭代的方 ...
形处理器 (GPU)、现场可编程门阵列(FPGA)和专用集成电路(ASIC),以满足全球日益增长的计算资源需求。这些硅计算硬件平台的进步通过允许训练更大规模和更复杂的模型,为人工智能 (AI) 的复兴做出了巨大贡献。各种神经计算架构在广泛领域得到了广泛应用,例如卷积神经网络 (convolutional neural networks,CNN)、循环神经网络 (recurrent neural networks,RNN)、尖峰神经网络(spiking neural networks)和储备池计算(reservoir computing)等。然而,随着摩尔定律接近其物理极限,电子硬件实现的性能增 ...
0年初以来,GPU计算一直是各个领域积极研究的主题。全息计算非常适合GPU加速,并且使用多块GPU板的GPU系统已被研究用于电子全息的实时重建。然而,虽然多GPU系统可以加速全息计算,但有人提出很难依据GPU的数量来加速计算。技术要点:基于此,日本千叶大学的Takashige Sugie(一作)和Tomoyoshi Ito(通讯)等人开发了一种全息计算板专用硬件HORN-8,其运行频率为0.25GHz,有效速度相当于0.5petaflops(每秒10^15次浮点运算)。当使用HORN-8集群系统计算由7877个点组成的三维图像时,可以视频速率(10fps)更新一亿个像素的全息图。(1)它将8块 ...
ed)。尽管GPU加速可以用于CGH计算,但是在与头戴式显示器结合时更倾向于专用的计算硬件系统。技术要点:日本千叶大学的Yota Yamamoto(一作兼通讯)、Tomoyoshi Ito等人在其研发的专用全息计算硬件系统HORN-8基础上,证实了其可以计算超出硬件内存的点云数据(内存大小只支持65536个点),对有39万个点的点云模型实现具有10fps的光学重建。HORN:HOlograhicReconstructioN(1)利用时空分割法,即将39万个点随机分成6等份,每一份计算出全息图,通过SLM显示,每一份的显示时间为1/60s,利用人眼的残像效应,可以实现每6份看作一张完整的全息图, ...
(3) 使用GPU加速CGH的计算(NVIDIA,"GeForce GTX 1080 Ti");(4) 将计算所得CGH显示在空间光调制器上,通过用重建光照射来重建三维图像。图1 系统示意图实验结果:显示系统单色重建全彩重建附录:重建全彩三维图像的光学装置。AP:aperture, CL:collimator lens, DM:dichroic mirror, F:field lens,H:half mirror,L:laser, M:mirror, OL: objective lens, RL:relay lens, S:SLM参考文献:Hidenari Yanagiha ...
其它病毒。在GPU上,每张图像的推理时间为 60 ms。每个患者不到一分钟完成测试。由于成像仪器使用常规载玻片作为承载物,这种方法可对患者呼吸冷凝物进行测试,借用数字病理中自动扫描的方式,可以实现必要的高通量检测。原理解析:(1)工作流程。灭活的病毒样本使用异硫氰酸罗丹明B(荧光纳米颗粒)标记,染色后进行透析以去除未结合的荧光团,将样本沉积在载玻片上,用乙醇固定,然后风干(见图1a)。使用多模态空间光干涉显微镜(spatial light interference microscopy, SLIM)和落射荧光对载玻片进行成像,覆盖相同的视野(见图1b)。对所得图像进行处理以提取与单个病毒颗粒相 ...
计仍需要使用GPU或FPGA来计算。结构光利用相位信息进行三维重建,主要包括解相位和展开相位,利用展开的相位计算深度信息。解相位,也称为相位提取,主要包括相移法,傅里叶变换解相,卷积法解相。这些方法所提取的是相对相位,即相位主值,都是折叠相位,是被折叠在[-pi,pi]之间的,需要相位展开才能得到真实的相位。从大的分类上说,主要有时间相位展开和空间相位展开。利用结构光技术的重建过程中,又分为两类,一类是有参考平面,一类是没有参考平面。有参考平面的系统中,只要求出参考平面和被测物体的相对相位差,利用PMP(相位测量轮廓法)方法即可求得深度信息。如下图:如果利用Gray编码加相移算法与多频外差原理 ...
一束激光可以分为两部分,一部分是相位,另一部分是光斑光强分布,他们是相互关联的,可以通过改变光束的相位部分,对光斑进行整形。上述GS算法就是其中的一种方法。主要分为四步1.假设入射光斑是均匀光强,相位因为是未知的,可以用一个随机相位替代,或者通过Target Intensity的IFFT变化求得2.然后经过FFT变化后,得到的是焦距是的光斑分布,光强与Target Intensity比较近似,但是不够理想3.替换上述步骤的光强分布,保留相位分布,得到新的一束激光4.经过IFFT变化后保留光斑的相位,作为下一次迭代的初始相位通过上述步骤的反复迭代,会不断改善Approximation to ta ...
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