GPU加速图像处理#
由于我们经常处理三维图像数据,可能还涉及时间维度,传统的图像处理需要相当长的时间。
因此,我们还将深入研究使用OpenCL、pyopencl和pyclesperanto在图形处理单元(GPU)上进行图像处理。这项技术使我们能够更快地处理图像,实现GPU加速。经典算法和GPU加速图像处理在细节上可能有所不同,但作为用户我们不应该察觉到这一点。特定的图像处理操作应该产生相似的结果,无论它是如何计算的。
安装要求#
Windows和Mac用户不需要安装OpenCL。你需要的一切应该已经预装好了。Linux用户需要安装OpenCL-ICD-Loader。
因此,Linux用户可能需要运行类似这样的命令,具体取决于Linux发行版:
sudo apt update
sudo apt install ocl-icd-opencl-dev
之后,可以使用conda 和 pip继续安装:
mamba install -c conda-forge l pyclesperanto-prototype
然后,你可以通过在Python脚本或Jupyter笔记本中执行这些命令来进行测试:
import pyclesperanto_prototype as cle
print("Used GPU:", cle.get_device())
也可以随意在napari中安装napari-pyclesperanto-assistant插件。
安装可选要求#
在本章中,我们还将看一下cupy,这是一个基于NVidia CUDA的GPU加速处理库,以及napari-cupy-image-processing,这是一个可脚本化的napari插件。这两个可以使用以下命令安装。但是,这只能在具有CUDA兼容的NVidia图形卡的计算机上工作。
mamba install -c conda-forge cupy cudatoolkit=10.2
mamba install -c conda-forge napari
pip install napari-cupy-image-processing
注意:根据你安装的CUDA版本,你可能需要将上面命令行中的”10.2”替换为你在计算机上安装的CUDA版本。
另请参阅