This paper is concerned with implementation of wave tomography algorithms on modern SIMD CPU and GPU computing platforms. The field of wave tomography, which is currently under development, requires powerful computing resources. Main applications of wave tomography are medical imaging, nondestructive testing, seismic studies. Practical applications depend on computing hardware. Tomographic image reconstruction via wave tomography technique involves solving coefficient inverse problems for the wave equation. Such problems can be solved using iterative gradient-based methods, which rely on repeated numerical simulation of wave propagation process. In this study, finite-difference time-domain (FDTD) method is employed for wave simulation. This paper discusses software implementation of the algorithms and compares the performance of various computing devices: multi-core Intel and ARM-based CPUs, NVidia graphics processors.
Идентификаторы и классификаторы
Wave tomography technology aims to determine the internal structure of the object using the wave field scattered by the object and recorded by detectors. Tomographic imaging methods using wave sources are currently being developed in Russia, USA and Europe. Primary applications of wave tomography are medical ultrasound tomography, nondestructive testing, electromagnetic sounding [1–4]. Physical experiments on tomographic nondestructive testing [5] and medical ultrasound tomography [6–8] are being conducted by the authors. Unlike X-ray tomography, inverse problems of wave tomography are nonlinear ill-posed problems with large number of unknowns [9, 10]. Breakthrough results in the field of solving inverse problems of wave tomography in scalar wave models were obtained in [1, 11, 12]. In these works, representations for the gradient of the residual functional, have been obtained for various formulations of the inverse problem. These results open up the possibilities for employing gradient iterative methods for solving inverse problem of wave tomography [13].
Список литературы
- M. V. Klibanov and A. A. Timonov, Carleman Estimates for CoefficientInverse Problems and Numerical Applications} (De Gruyter, Berlin, 2004), doi{. DOI: 10.1515/9783110915549
- M. Birk, R. Dapp, N. V. Ruiter, and J. Becker, “GPU-based Iterative Transmission Reconstruction in 3D Ultrasound Computer Tomography”, J. Parallel Distrib. Comput. 74 (1), 1730-1743 (2014). doi{}. DOI: 10.1016/j.jpdc.2013.09.007
- J. Wiskin, D. Borup, M. Andre, et al., “Three-Dimensional Nonlinear Inverse Scattering: Quantitative Transmission Algorithms, Refraction Corrected Reflection, Scanner Design, and Clinical Results”, J. Acoust. Soc. Am. 133 (2013). doi{}. DOI: 10.1121/1.4805138
- V. A. Burov, D. I. Zotov, and O. D. Rumyantseva, “Reconstruction of Spatial Distributions of Sound Velocity and Absorption in Soft Biological Tissues Using Model Ultrasonic Tomographic Data”, Acoust. Phys. 60 (4), 479-491 (2014). doi{}. DOI: 10.1134/S1063771014040022 EDN: UEIBUB
- S. Romanov, “Simulations in Problems of Ultrasonic TomographicTesting of Flat Objects on a Supercomputer”, inCommunications in Computer and Information Science}(Springer, Cham, 2020), Vol. 1331, pp. 320-331. doi{. DOI: 10.1007/978-3-030-64616-5_28 EDN: FDOGSN
- A. V. Goncharsky and S. Y. Seryozhnikov, “Supercomputer Technology for Ultrasound Tomographic Image Reconstruction: Mathematical Methods and Experimental Results”, in Communications in Computer and Information Science}(Springer, Cham, 2019), Vol. 965, pp. 401-413. doi{. DOI: 10.1007/978-3-030-05807-4_34 EDN: FBSOZP
- A. V. Goncharsky and S. Y. Seryozhnikov, “Three-Dimensional Ultrasound Tomography: Mathematical Methods and Experimental Results”, in Communications in Computer and Information Science}(Springer, Cham, 2019), Vol. 1129, pp. 463-474.doi{. DOI: 10.1007/978-3-030-36592-9_38 EDN: CGCJMZ
- A. V. Goncharsky, V. A. Kubyshkin, S. Y. Romanov, and S. Y. Seryozhnikov, “Inverse Problems of Experimental Data Interpretation in3D Ultrasound Tomography”, Vychisl. Metody Programm. 20 (3), 254-269 (2019).doi{}. DOI: 10.26089/NumMet.v20r323 EDN: WFNSYH
- A. Bakushinsky and A. Goncharsky, Ill-Posed Problems: Theory and Applications (Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 1994).
-
A. N. Tikhonov, A. V. Goncharsky, V. V. Stepanov, and A. G. Yagola, Numerical Methods for the Solution of Ill-Posed Problems (Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 1995).
-
A. V. Goncharsky and S. Y. Romanov, "Iterative Methods for Solving Coefficient Inverse Problems of Wave Tomography in Models with Attenuation", Inverse Probl. 33(2), (2017). doi{}. DOI: 10.1088/1361-6420/33/2/025003 EDN: YVBBXJ
-
F. Natterer, "Sonic Imaging", in Handbook of Mathematical Methods in Imaging}(Springer, New York, 2014), pp. 1253-1278.doi{. DOI: 10.1007/978-1-4939-0790-8_37 EDN: VFYHQL
-
A. Bakushinsky and A. Goncharsky, Iterative Methods for Solving Ill-Posed Problems (Nauka, Moscow, 1989) [in Russian].
-
R. K. Saha and S. K. Sharma, "Validity of a Modified Born Approximation for a Pulsed Plane Wave in Acoustic Scattering Problems", Phys. Med. Biol. 50 (12) (2005).doi{}. DOI: 10.1088/0031-9155/50/12/007
-
D. Yokoyama, B. Schulze, F. Borges, and G. Mc Evoy, "The survey on ARM processors for HPC", J. Supercomput. 75, 7003-7036 (2019).doi{}. DOI: 10.1007/s11227-019-02911-9 EDN: PMYJSW
-
V. V. Voevodin, A. S. Antonov, D. A Nikitenko, et al., "SupercomputerLomonosov-2: Large Scale, Deep Monitoring and Fine Analytics for the User Community", Supercomput. Front. Innov. 6 (2), 4-11 (2019).doi{}. DOI: 10.14529/jsfi190201 EDN: SYPENS
-
B. Engquist and A. Majda, "Absorbing Boundary Conditions for the Numerical Simulation of Waves", Math. Comput. 31, 629-651 (1977).doi{}. DOI: 10.1090/S0025-5718-1977-0436612-4
-
B. Hamilton and S. Bilbao, "Fourth-Order and Optimised Finite Difference Schemes for the 2-D Wave Equation", in Proc. 16th Int. Conf. on Digital Audio Effects, Maynooth, Ireland, September 2-6, 2013, https://www.pure.ed.ac.uk/ws/portalfiles/portal/11221940/dafx2013_submission_64.pdf.
-
WaveTomography software. http://inverseproblems.ru/WaveTomography. Cited December 10, 2021.
Выпуск
Методы и алгоритмы вычислительной математики и их приложения.
Параллельные программные средства и технологии.
Другие статьи выпуска
Поиск типичных подпоследовательностей временного ряда является одной из актуальных задач интеллектуального анализа временных рядов. Данная задача предполагает нахождение набора подпоследовательностей временного ряда, которые адекватно отражают течение процесса или явления, задаваемого этим рядом. Поиск типичных подпоследовательностей дает возможность резюмировать и визуализировать большие временные ряды в широком спектре приложений: мониторинг технического состояния сложных машин и механизмов, интеллектуальное управление системами жизнеобеспечения, мониторинг показателей функциональной диагностики организма человека и др. Предложенная недавно концепция сниппета формализует типичную подпоследовательность временного ряда следующим образом. Сниппет представляет собой подпоследовательность, на которую похожи многие другие подпоследовательности данного ряда в смысле специализированной меры схожести, основанной на евклидовом расстоянии. Поиск типичных подпоследовательностей с помощью сниппетов показывает адекватные результаты для временных рядов из широкого спектра предметных областей, однако соответствующий алгоритм имеет высокую вычислительную сложность. В настоящей работе предложен новый параллельный алгоритм поиска сниппетов во временном ряде на графическом ускорителе. Распараллеливание выполнено с помощью технологии программирования CUDA. Разработаны структуры данных, позволяющие эффективно распараллелить вычисления на графическом процессоре. Представлены результаты вычислительных экспериментов, подтверждающих высокую производительность разработанного алгоритма.
The paper covers an intelligent support system that allows to describe and construct solutions to various scientific problems. In this study, in particular, we consider geophysical problems. This system is being developed at the Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics of the Russian Academy of Sciences (ICMMG SB RAS) and Institute of Informatics System of the Russian Academy of Sciences (IIS SB RAS). The system contains a knowledge base, the core of which is a set of several interconnected ontologies such as the ontology of supercomputer architectures, the ontology of algorithms and methods. Ontology can be viewed as a set of concepts and how those concepts are linked. As the result, the authors present an ontological description of two geophysical problems via the means of the intelligent support system: 1) the seismic wavefield simulation and 2) the reconstruction of a seismic image through pre-stack time or depth migration. For a better visual understanding of the system described and the results obtained, the paper also contains several schematic diagrams and images.
Схема КАБАРЕ, являющаяся представителем семейства балансно-характеристических методов, широко используется при решении многих задач для систем дифференциальных уравнений гиперболического типа в эйлеровых переменных. Возрастающая актуальность задач взаимодействия деформируемых тел с потоками жидкости и газа требует адаптации этого метода на лагранжевы и смешанные эйлерово-лагранжевы переменные. Ранее схема КАБАРЕ была построена для одномерных уравнений газовой динамики в массовых лагранжевых переменных, а также для трехмерных уравнений динамической упругости. В первом случае построенную схему не удалось обобщить на многомерные задачи, а во втором - использовался необратимый по времени алгоритм передвижения сетки. В данной работе представлено обобщение метода КАБАРЕ на двумерные уравнения газовой динамики и динамической упругости в смешанных эйлерово-лагранжевых и лагранжевых переменных. Построенный метод является явным, легко масштабируемым и обладает свойством временной обратимости. Метод тестируется на различных одномерных и двумерных задачах для обеих систем уравнений (соударение упругих тел, поперечные колебания упругой балки, движение свободной границы идеального газа).
Выделенные свойства циклов DFS-базиса блока карты простого графа позволили составить математическую модель вычисления циклов ячеек карты графа. По данной модели предложен практический алгоритм вычисления циклов ячеек карты графа. Алгоритм имеет квадратическую сложность относительно числа вершин в графе.
В настоящей работе представлен новый метод решения уравнений движения заряженных частиц в электромагнитных полях и проведено его сравнение с различными известными модификациями метода Бориса. Созданные двумерный и трехмерный алгоритмы основаны на использовании точного решения дифференциального уравнения для скорости заряженной частицы на шаге по времени. Сравнительный анализ метода Бориса и его модификаций проводился как по точности методов, так и по времени их работы. Новая модификация метода Бориса позволяет точнее вычислять траекторию и скорость заряженной частицы без значительного увеличения сложности расчетов. Показано, что при выборе модификации метода Бориса для решения задачи в первую очередь следует обращать внимание на точность решения, так как более простая и быстрая схема может не дать выигрыша по времени.
Работа связана с изучением нелинейных параболических систем, возникающих при моделировании и управлении физико-химическими процессами, в которых происходят изменения внутренних свойств материалов. Исследовано оптимальное управление одной из таких систем, которая включает в себя краевую задачу третьего рода для квазилинейного параболического уравнения с неизвестным коэффициентом при производной по времени, а также уравнение изменения по времени этого коэффициента. Обоснована постановка оптимальной задачи с финальным наблюдением искомого коэффициента, в которой управлением является граничный режим на одной из границ области. Получено явное представление дифференциала минимизируемого функционала через решение сопряженной задачи. Доказаны условия ее однозначной разрешимости в классе гладких функций. Полученные результаты имеют практическое значение для приложений в различных технических областях, медицине, геологии и т.п. Приведены некоторые примеры таких приложений.
В статье представлен параллельный алгоритм валидации решений задач линейного программирования. Идея метода состоит в том, чтобы генерировать регулярный набор точек на гиперсфере малого радиуса, центрированной в точке тестируемого решения. Целевая функция вычисляется для каждой точки валидационного множества, принадлежащей допустимой области. Если все полученные значения меньше или равны значению целевой функции в точке, проверяемой как решение, то эта точка считается корректным решением. Параллельная реализация алгоритма VaLiPro выполнена на языке C++ с использованием параллельного BSF-каркаса, инкапсулирующего в проблемно-независимой части своего кода все аспекты, связанные с распараллеливанием программы на базе библиотеки MPI. Приводятся результаты масштабных вычислительных экспериментов на кластерной вычислительной системе, подтверждающие эффективность предложенного подхода.
Системы SAPFOR и DVM были спроектированы и предназначены для упрощения разработки параллельных программ научно-технических расчетов. Главной целью системы SAPFOR является автоматизация процесса отображения последовательных программ на параллельные архитектуры в модели DVMH. В некоторых случаях пользователь системы SAPFOR может рассчитывать на полностью автоматическое распараллеливание, если программа была написана или приведена к потенциально параллельному виду. DVMH модель представляет собой расширение стандартных языков C и Fortran спецификациями параллелизма, которые оформлены в виде директив и не видимы стандартным компиляторам. В статье будет рассмотрено автоматизированное дополнительное распараллеливание существующих MPI-программ с помощью системы SAPFOR, где, в свою очередь, будут использованы новые возможности DVMH модели по распараллеливанию циклов в MPI программе внутри узла. Данный подход позволяет существенно снизить трудоемкость распараллеливания MPI программ на графические ускорители и многоядерные процессоры, сохранив при этом удобство сопровождения уже написанной программы. Данная возможность в системе SAPFOR была реализована для языков Fortran и C. Эффективность данного подхода показана на примере некоторых приложений из пакета NAS Parallel Benchmarks.
Издательство
- Издательство
- МГУ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- оссийская Федерация, 119991, Москва, Ленинские горы, д. 1
- Юр. адрес
- оссийская Федерация, 119991, Москва, Ленинские горы, д. 1
- ФИО
- Садовничий Виктор Антонович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- info@rector.msu.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 9391000
- Сайт
- https://msu.ru/