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毕业论文-基于多核异质系统的脑网络计 算加速平台，共55页，20369字
中文摘要
继人类基因组计划 (Human Genome Project, HGP) 之后，美国国家卫生组
织 (National Institutes of Health , NIH) 进一步提出了人类脑连接组计划 (Human
Connectome Project, HCP)，旨在研究人脑的复杂结构和连接特征。一经提出，
这项研究在国际范围内吸引了极大的注意。在众多研究中，一种基于功能磁共
振成像技术 (Functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI) 和图论算法的非侵入
式脑网络研究方法被研究者广泛采用。然而，这种方法的超大计算量成为了
研究的重大阻碍，特别是针对大规模体素级脑网络 (Voxel-based Brain Network,
VBN)。这种规模的脑网络通常包含2万到10万个节点。受限于计算规模和数据
量，目前普遍被生物研究者所采用的基于串行程序的研究方法无法进行对体素
级脑网络的全面研究，更不能实现多样本研究。
针对这一问题，本文提出一种基于包含图形处理器 (Graphics Processing
Unit, GPU) 和多核CPU的异质系统平台，实现对大规模体素级脑网络研究计算
的加速。平台包括脑网络研究中各种重要图论算法的GPU及多核CPU实现。应
用这一平台，本文实现了在198人数据集上的体素级脑网络分析。整套分析可以
在十几个小时内完成，大大提高了脑网络研究的效率。
本文提出的平台具有以下特点： 1) 使脑网络研究计算具有更高的效率，同
时也在有限时间内提高了计算精度； 2) 使研究者能够通过多样本数据提高网络
数据的信噪比，从而增加网络的代表性； 3) 相比于高性能集群计算机具有更小
体积，更低功耗和更便捷的架设方式。
关键词：GPU 多核 异质平台 脑网络 加速计算 人类脑连接组 计划

目 录
第 1 章 引言 ......1
1.1 脑网络研究 .1
1.2 体素级脑网络 ............2
1.3 脑网络研究对多核硬件的需求 .......2
1.4 异质平台介绍 ............3
1.5 本文结构 ....5
第 2 章 脑网络关键算法及GPU实现 ......6
2.1 GPU介绍 ....6
2.2 网络相关值计算..........7
2.2.1
2.2.2
网络相关值计算算法 7
相关值计算GPU实现 8
2.3 网络划分 ....9
2.3.1
2.3.2
2.3.3
2.3.4
划分算法9
划分算法调整与数据结构准备 . 11
划分流程............ 13
特征值计算 ......... 13
2.4 全源最短路径 .......... 14
2.4.1
2.4.2
全源最短路径算法. 14
全源最短路径GPU实现 ......... 16
第 3 章 脑网络分析平台 .... 19
3.1 数据集和预处理........ 19
3.2 平台介绍 .. 19
3.3 网络建立 .. 20
3.4 网络属性分析 .......... 21
3.4.1
全源最短路径计算. 21
3.4.2
3.4.3
随机网络生成 ...... 21
属性计算............ 22
第 4 章 实验结果和分析 .... 24
4.1 系统平台 .. 24
4.2 脑网络分析平台性能 .. 24
4.3 网络分析结果 .......... 26
4.3.1
4.3.2
4.3.3
网络度分布和大脑皮质中中枢节点研究.... 26
网络划分结果 ...... 27
网络属性计算结果. 30
第 5 章 结论 .... 33
插图索引 .......... 34
表格索引 .......... 35
公式索引 .......... 36
算法索引 .......... 37
参考文献 .......... 38
致 谢 ............. 41
声 明 ............. 42
附录 A
外文资料调研阅读报告 .......... 43
在学期间参加课题的研究成果 ............. 46