多GPU异构模型实现放射治疗中卷积/积分算法的快速计算

卷积/积分(Convolution/Superposition,CS)算法是精度仅次于蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)的光子线剂量计算算法.该算法的计算速度远远快于蒙特卡罗算法,但仍不能完全满足临床放射治疗要求.借助单颗图形显卡GPU(Tesla C1060)对CS算法进行加速后,与传统的CPU串行计算相比,计算速度可以提高60倍,单野计算时间达到1 min左右,能适用于简单的三维适形计划(3DCRT),但无法满足调强放射治疗计划(Intensity Modulated Radiation Therapy,IMRT)的速度要求.本文通过设计"CPU+多GPU"异构模型加速方案,探讨使用不同GPU个数的加速情况.结果表明:CS算法加速倍数与GPU使用个数并非呈线性关系,通过合理选择GPU的使用数量和程序代码优化可达到相关计算的速度要求;基于中高端的Tesla C2015 GPU,采用"CPU+7个GPU"模型的CS算法,单野计算时间缩减到9 s,与单用CPU相比能提高207倍,可满足临床调强计划设计要求.