b*s
3 楼
新科学家同志准备做一个分布式的图像重建系统,这个系统利用对病人组织,比如大脑
的几百幅平行切面图像来插值建立三维模型,这些图像尺寸至少是4096 * 4096,而且
相互之间的
相关性是有具体意义的
现在请设计一个可分布计算框架,能够利用1-8个节点,对几千幅图像进行并行的计算和
结果存储
8个节点都是普通的I3单cpu,双核pc,L1 的尺寸是128k, L2 1M,内存单机16G,存储设
备是scsi的硬盘,每个节点有一个,容量假定足够
的几百幅平行切面图像来插值建立三维模型,这些图像尺寸至少是4096 * 4096,而且
相互之间的
相关性是有具体意义的
现在请设计一个可分布计算框架,能够利用1-8个节点,对几千幅图像进行并行的计算和
结果存储
8个节点都是普通的I3单cpu,双核pc,L1 的尺寸是128k, L2 1M,内存单机16G,存储设
备是scsi的硬盘,每个节点有一个,容量假定足够
R*o
5 楼
河马吃了吗?
【在 o******1 的大作中提到】
: http://youtu.be/yXl4K2b-vCw
【在 o******1 的大作中提到】
: http://youtu.be/yXl4K2b-vCw
c*u
7 楼
有.比较标准的模式,但这瓶子是90年代的.
N*K
19 楼
图片之间是紧耦合的
比如 Image1 的(x_11,y_11) 和 Image2 (x_21, y_21) 关联
Image2 (x_22, y_22) 和 image3 (x_31, y_31) 关联
邻域之间是松散的 比如 (x_11,y_11) 和 (x_31, y_31) 啥关系都没有
【在 z****g 的大作中提到】
: 如下行不
: 1. 先算pair-wise相关性,N个图片,算 n*(n-1)/2次,这是个mem bound的操作,而且
: 简单并行
: 2. 这个 n*(n-1)/2的相关性,放在一个机子上,算出相关图像组
: 3. 然后再吧图像根据组,分配到不同机子上,做进一步的相关性分析,也可以并行
比如 Image1 的(x_11,y_11) 和 Image2 (x_21, y_21) 关联
Image2 (x_22, y_22) 和 image3 (x_31, y_31) 关联
邻域之间是松散的 比如 (x_11,y_11) 和 (x_31, y_31) 啥关系都没有
【在 z****g 的大作中提到】
: 如下行不
: 1. 先算pair-wise相关性,N个图片,算 n*(n-1)/2次,这是个mem bound的操作,而且
: 简单并行
: 2. 这个 n*(n-1)/2的相关性,放在一个机子上,算出相关图像组
: 3. 然后再吧图像根据组,分配到不同机子上,做进一步的相关性分析,也可以并行
n*e
23 楼
哎呀,你们这些科学家真是想太多。。。然俺用民工的方法来做吧~虽然根本不懂
image processing。。。
按你说的:"不管怎么重建,重建是一个某一层图像上某个像素点以及顺序的前后各两层
图像的该像素投影的3*3邻域的一种计算。"
那么假设有n个图片,就至少可以分成n-1个task。把task从平摊给每个cpu就好啦。
首先建个总server,host image data以及做进程控制。每台机器2个client process,
分别向主server报道并且下载image data计算,最后返回结果给server。由server把所
有data汇总拼接生成最终文件然后就完了。
嘿嘿。。。
image processing。。。
按你说的:"不管怎么重建,重建是一个某一层图像上某个像素点以及顺序的前后各两层
图像的该像素投影的3*3邻域的一种计算。"
那么假设有n个图片,就至少可以分成n-1个task。把task从平摊给每个cpu就好啦。
首先建个总server,host image data以及做进程控制。每台机器2个client process,
分别向主server报道并且下载image data计算,最后返回结果给server。由server把所
有data汇总拼接生成最终文件然后就完了。
嘿嘿。。。
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