Akcelerace ultrazvukové neurostimulace pomocí aritmetiky se sníženou přesností.

Abstract

K-Wave je nástroj pro akustickou a ultrazvukovou simulaci s otevřeným zdrojovým kódem. Aktuální dostupné implementace jsou napsány v jazycích C++ a Matlab. Cílem této diplomové práce je akcelerovat existující implementaci ultrazvukové simulace pomocí výpočtů s nižší přesností na grafických kartách Nvidia za využití softwarové platformy CUDA. Dalším přínosem této práce by měla být snížená paměťová náročnost, což umožní provádění větších simulací. Snížená přesnost však nesmí vzhledem k využití například pro neurostimulaci mozku příliš narušit výsledky jako celek. Důležité je proto identifikovat vhodné veličiny, které lze uložit v nižší přesnosti. V této práci budou analyzovány možné přístupy a jejich efektivita při využití nižší přesnosti. Dále pak bude proveden návrh řešení, jehož částí bude identifikace potenciálních veličin pro redukci. Na to bude navazovat specifikace docílené implementace a její testování. Závěr se bude věnovat zhodnocení řešení na základě dosažených výsledků z testování.K-Wave is an open source tool for acoustic and ultrasound simulation. Current available implementations are written in C++ and Matlab. The aim of this thesis is to accelerate the existing implementation of ultrasound simulation by means of lower precision calculations on Nvidia graphics cards using the CUDA software platform. Another benefit of this work should be a reduced memory requirement, which will enable larger simulations to be performed. However, due to the use, for example, for neurostimulation of the brain, the reduced accuracy must not disturb the results as a whole too much. It is therefore important to identify suitable quantities that can be stored in lower precision. In this work, possible approaches and their effectiveness in utilizing lower precision will be analyzed. Furthermore, a solution proposal will be made, which will include identifying potential variables for reduction. This will be followed by specifying the achieved implementation and its testing. The conclusion will focus on evaluating the solution based on the results obtained from the testing.