Abstract
圖形處理器(Graphic Processing Unit, GPU)是一種專門處理影像運算工作的微處理器，近年來也被廣泛用於科學數值運算中，可以分擔中央處理器(Central Processing unit, CPU)的數值運算工作量，提供了另一種高速運算的選擇。 在電腦斷層掃瞄(Computed Tomography, CT)中，需計算X-ray射線通過物體的路徑上與不同體素(voxel)的作用長度，評估射線的衰減狀況。而Siddon提出的射線追蹤演算法，除了解決CT的問題外，也可藉由此交會長模擬光子偵收機率值，計算正向與反向的投影資料，應用在正子斷層掃描(Positron emission tomography, PET)與單光子發射斷層掃描(Single Photon Emission Computed Tomography, SPECT)的影像重建法之中。 本研究主要是利用GPU並搭配統一計算架構(Compute Unified Device Architecture, CUDA)這項整合技術來加速射線追蹤演算法，應用在模擬偵測機率值，並計算正向與反向的投影資料。會比較CPU與GPU的多執行緒程式，探討計算此類問題的效能差異。實驗部分包含PET、SPECT與CT三種類型的醫學成像原理。 本研究的實驗結果，在投影資料計算的正確性及效率上來看，GPU執行結果是正確的，與CPU四個執行緒搭配OpenMP做平行處理相比，GPU效率約提升1.2 ~ 1.8倍。GPU的效率在工作量平均且資料彼此獨立的狀況下，有較佳的表現。