A combined GP-GPU/FPGA desktop system for accelerating image processing applications (GUDI)

GUDIRecent werden twee nieuwe technologieën naar de desktop computer gebracht: de GP-GPU of general purpose graphical processing unit en de herconfigureerbare FPGA's of Field Programmable Gate Arrays. GP-GPU's zijn sterk in massaal, onafhankelijk parallellisme; FPGA's zijn krachtig voor taken met minder regelmatig parallellisme, waarin ook moet rekening gehouden worden met de afhankelijkheden. Realistische toepassingen bezitten echter beide vormen van parallellisme en dit PROJECT wil deze integreren in één computeropstelling en de juiste selecties maken om een systeem te bouwen waarin de data overdracht tussen GP-GPU, FPGA en processor zo efficiënt mogelijk verloopt.

Dit PROJECT heeft als eerste doelstelling de ontwikkeling van een ontwikkelplatform en generische toolketen op basis van hybride desktop-computers die in eerste instantie voorzien zijn van enkel GP-GPU's of van reconfigurable computing FPGA borden. In tweede instantie wordt de combineerbaarheid van beide technologieën bekeken. Ten tweede zullen bestaande basisprimitieven voor medische beeldverwerking versneld worden door deze op de GP-GPU/FPGA uit te voeren terwijl het programma op de CPU loopt. Verder zal een vergelijkende studie gemaakt worden naar prestatie, schaalbaarheid en ontwikkeleffort tussen GP-GPUs en/of FPGA-oplossingen. Ten slotte zullen verdere optimalisaties van algoritme(s) uitgevoerd worden door opsplitsing in delen die naast de microprocessor deels uitvoerbaar zijn op FPGA en tegelijkertijd deels op GP-GPU om zo de sterke punten van beide technologieën te benutten. In het hele PROJECT worden cases gebruikt in het domein van de medische beeldverwerking in samenspraak met de GEBRUIKERSGROEP.



Hoewel de techniek nuttig kan zijn in alle rekenintensieve toepassingen, wordt als primaire doelgroep de brede beeldverwerkingsector beoogd. Hiervoor zal een set basisprimitieven die typisch gebruikt wordt in algoritmen voor beeldverwerking versneld worden en beschikbaar gesteld worden aan de GEBRUIKERSGROEP (met o.a. ICOS, Materialise Dental, Traficon, Irdeto) en de brede doelgroep van kmo's die gebruik maken van beeldverwerking of algoritmen hiervoor ontwikkelen.