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脑网络中关键节点计算的硬件加速技术研究

史圣卿  
【摘要】:使用核磁共振成像(MRI)技术进行人脑网络分析是生物医学领域研究的新热点,研究人员将脑网络抽象成图,并通过分析图中关键节点来研究人脑网络的功能连接。随着脑网络研究的深入,脑网络分析的节点规模和样本数量均快速增长,运算速度成为了制约脑网络分析的主要瓶颈。在脑网络分析的计算过程中,最短路径和中介中心度是复杂度最高的两项计算,占据的时间最长,因此对这两种算法进行加速是必不可少的。本文针对最短路径和中介中心度,搭建了基于FPGA的硬件加速平台,提出相应的并行计算和流水线结构来实现高性能的硬件计算。 首先,选择在稀疏图的应用背景下计算最短路径效率最高的广度优先(BFS)算法,对算法的性能和并行层次进行分析,提出了多计算单元的任务级并行系统架构,并用深度流水线结构实现了计算单元内部的数据级并行。 其次,对传统的中介中心度快速算法进行分析,提出了基于BFS计算系统的前向计算加单独的后向计算单元的IP复用式系统结构,沿用了整个BFS计算系统,并对每一个BFS计算单元附加一个中介中心度计算单元实现中介中心度的计算。 最后,在FPGA上完成了硬件系统的设计与验证,通过对比8核CPU系统的计算时间,对于随机生成图的BFS计算和中介中心度计算分别实现了3.16倍和3.61倍的硬件加速比。通过实验证明,利用硬件系统计算一个人脑网络的最短路径和中介中心度,实现了4.88倍和4.98倍的加速比。


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