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doi:10.22028/D291-26241
Titel: | High performance cluster computing with 3-D nonlinear diffusion filters |
VerfasserIn: | Bruhn, Andrés Jakob, Tobias Fischer, Markus Kohlberger, Timo Weickert, Joachim Brüning, Ulrich Schnörr, Christoph |
Sprache: | Englisch |
Erscheinungsjahr: | 2003 |
Freie Schlagwörter: | additive operator splitting cluster computing |
DDC-Sachgruppe: | 510 Mathematik |
Dokumenttyp: | Sonstiges |
Abstract: | This paper deals with parallelisation and implementation aspects of PDE-based image processing models for large cluster environments with distributed memory. As an example we focus on nonlinear diffusion filtering which we discretise by means of an additive operator splitting (AOS). We start by decomposing the algorithm into small modules that shall be parallelised separately. For this purpose image partitioning strategies are discussed and their impact on the communication pattern and volume is analysed. Based on the results we develop an algorithmic implementation with excellent scaling properties on massively connected low latency networks. Test runs on a high-end Myrinet cluster yield almost linear speedup factors up to 209 for 256 processors. This results in typical denoising times of 0.5 seconds for five iterations on a 256 x 256 x 128 data cube. |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291-scidok-44330 hdl:20.500.11880/26297 http://dx.doi.org/10.22028/D291-26241 |
Schriftenreihe: | Preprint / Fachrichtung Mathematik, Universität des Saarlandes |
Band: | 87 |
Datum des Eintrags: | 4-Jan-2012 |
Fakultät: | MI - Fakultät für Mathematik und Informatik |
Fachrichtung: | MI - Mathematik |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
Dateien zu diesem Datensatz:
Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
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