Аннотация:
В данной работе представлены современные программные средства для обработки изображений и структурного анализа, позволяющие использовать возможности параллельного программирования на GPU для достижения значительного повышения производительности. Программное обеспечение объединяет сложные методы предварительной обработки, методы идентификации объектов, алгоритмы кластеризации и инструменты анализа, обеспечивая эффективный и точный анализ сложных наборов данных визуализации. Тематические исследования показывают универсальность и эффективность программного обеспечения в различных научных областях, включая материаловедение, биологические исследования и астрономию. За счет использования параллельного программирования на GPU инструменты демонстрируют прирост производительности в 5–20 раз относительно последовательного программирования, что способствует визуализации в реальном времени и эффективной обработке данных. Удобный интерфейс позволяет исследователям легко настраивать параметры, визуализировать результаты и интерпретировать данные, оптимизируя процесс исследования. Более широкое воздействие этих инструментов включает ускорение научных исследований, повышение точности анализа данных и стимулирование инноваций в различных областях науки. Ярким примером их эффективности является обработка и анализ электронно-микроскопических изображений аморфных сплавов. Разработанные алгоритмы и программные инструменты демонстрируют перспективные результаты в этой области, позволяя детально изучать атомную структуру и степень упорядоченности.
Полный текст:
PDF файл (4397 kB)