Dynamic Task Parallelism in FPM and Related Methods

Mikroskopi lar oss se detaljer som vanligvis er for små til å se med det blotte øye, men størrelsen på området som avbildes begrenses av forstørrelsesgraden. Innenfor fagfelt som medisinsk bildeforskning og materialvitenskap ønsker man bilder som både er høyoppløste, men som også dekker en stor del av prøven. Å øke både størrelsen og oppløsningen i et konvensjonelt mikroskop krever enten dyrere optiske komponenter, eller store og kompliserte oppsett. I løpet av de siste tiårene har det å bruke datamaskiner til å forbedre bildesystemer, såkalt "computational imaging", blitt stadig mer populært. En ny teknikk innen dette feltet er fourierptychografisk mikroskopi (FPM). I FPM blir en prøve belyst med lys fra ulike vinkler og avbildet i et konvensjonelt lysmikroskop. Resultatbildene blir deretter slått sammen til ett enkelt høyoppløst bilde ved å løse et fasegjenfinningsproblem. Å løse dette fasegjenfinningsproblemet krever imidlertid mye regnekraft, noe som forhindrer FPM-mikroskopet fra å kunne operere i sanntid.\\ I denne avhandlingen presenterer vi en modifisert iterativ løser for fasegjenfinning som brukt i FPM som tillater samtidig utførelse av deliterasjoner. Den modifiserte løseren avdekker og utnytter oppgaveparalellitet mellom de ulike deliterasjonene ved hjelp av en prioritetskø som bruker en avhengighetsgraf og en kostnadsfunksjon. Dette reduserer kjøretiden, og eksponerer mer dataparalellitet i FPM-rekonstrussjonsprosessen. Implementasjonen vår kjører ca 5 ganger raskere på en CPU med 16 tråder enn en tilsvarende entrådet versjon av algoritmen, selv uten å utnytte dataparalellitet i problemet, og ved kun en svært liten reduksjon i rekonstruksjonskvalitet. Ettersom mange fasegjenfinningsalgoritmer i både FPM og ptychografi har lignende struktur er det gode muligheter for at denne metoden kan anvendes som et paralelliseringsverktøy på et bredere plan. Forslag til videre arbeid er også inkludert