II-NEW: Acquisition of BCI - A Biomedical Computing Infrastructure
II-新:收购 BCI - 生物医学计算基础设施
基本信息
- 批准号:0855220
- 负责人:
- 金额:$ 63.82万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Continuing Grant
- 财政年份:2009
- 资助国家:美国
- 起止时间:2009-09-01 至 2011-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The goal of this project is to acquire and integrate Biomedical Computing Infrastructure (BCI) capable of processing the increasingly high-resolution, large-volume, and high-frequency digital content generated within biomedical applications. The BCI will comprise: a large NVIDIA processor-based Tesla cluster with double precision Graphics Processing Units (GPUs) along with a multi-node NEC Nehalem-based cluster to drive the Tesla cluster via Infiniband; large shared memory multi-core computer nodes; and a large parallel high-performance solid-state disk farm. Intellectual Merit: While parallel- and grid-computing is relatively well understood, effective use of a cluster of massively multi-core GPUs with large memory, and fast disk access has as yet been minimally explored. Thus, the BCI seeks to facilitate deployment of this transformational computational paradigm in ongoing biomedical research projects between the University at Buffalo, SUNY and the Roswell Park Cancer Institute. These projects encompass the gamut of biomedical computing from: virtual surgery and intervention; image segmentation and labeling; computer tomography and reconstruction; imaging biomarkers and computer-aided diagnosis; to nuclear molecular imaging.Broader Impact: This BCI empowers a large group of multidisciplinary researchers to unlock the full potential of the digital content in the biomedical enterprise as well as attain faster and more reliable transfer of science from the lab to the clinic. In addition, a vibrant dissemination and outreach effort has been planned around the BCI, involving classes, tutorials and workshops, to engage students and researchers of all ages. Many of these activities forming the foundation of the team?s outreach efforts, ranging from the high-school summer institutes to conference workshops, have already been initiated and the web-portal documents these efforts (http://www.cse.buffalo.edu/~vipin/nsf/cri2009/).
该项目的目的是获取和整合能够处理生物医学应用程序中生成的越来越高分辨率,大容量和高频数字内容的生物医学计算基础架构(BCI)。 BCI将包含:一个具有双精度图形处理单元(GPU)的大型基于NVIDIA处理器的TESLA群集,以及一个多节点NEC NEEC NEHALEM基群,通过Infiniband驱动Tesla群集;大型共享内存多核计算机节点;以及大型平行高性能固态磁盘农场。智力优点:虽然平行和网格计算相对众所周知,但有效地利用了具有较大记忆力的大量多核GPU,并且快速磁盘访问尚未探索。因此,BCI试图在布法罗,纽约州立大学和罗斯威尔公园癌症研究所之间正在进行的生物医学研究项目中促进这种转化计算范式的部署。这些项目涵盖了来自:虚拟手术和干预的生物医学计算的范围;图像分割和标签;计算机断层扫描和重建;成像生物标志物和计算机辅助诊断;对核分子成像的影响:BCI赋予了一大批多学科研究人员,以释放生物医学企业中数字内容的全部潜力,并使科学从实验室转移到诊所的速度更快,更可靠。 此外,BCI围绕着涉及课堂,教程和讲习班的围绕BCI进行了充满活力的传播和外展工作,以吸引各个年龄段的学生和研究人员。这些活动构成了团队外展工作的基础中的许多活动,从高中夏季学院到会议研讨会,已经开始了,网络 - 门户网站文件记录了这些努力(http://www.cse.buffalo。 EDU/〜VIPIN/NSF/CRI2009/)。
项目成果
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