GEGS：基于GPU的蒙特卡洛剂量模拟的中期报告.docx

GEGS：基于GPU的蒙特卡洛剂量模拟的中期报告
一、项目背景
蒙特卡洛方法是一种计算方法，它通过随机模拟来解决问题。在放射治疗中，蒙特卡洛方法被用来计算放射线在人体内的传输及剂量分布。得到的结果可以帮助放射治疗师确定治疗计划以及优化治疗方案。GPU加速可以大大提高计算速度，加快计算过程，提高计算效率。
二、项目目标
本项目旨在开发一个基于GPU的蒙特卡洛剂量模拟程序，用于计算放射线在人体内的传输及剂量分布。通过GPU加速，提高计算速度，提高计算效率。
三、项目进度
目前，我们已完成以下工作：
1.研究蒙特卡洛方法的基本原理，以及在放射治疗中的应用；
2.研究GPU编程技术和CUDA并行计算原理；
3.设计算法框架，完成程序框架的搭建；
4.实现了基本的模拟算法和GPU加速并行计算过程；
5.进行了测试和优化，目前程序在单GPU上的计算速度已经有了较大提升。
四、下一步工作
1.完善程序功能，优化算法性能，提高计算效率；
2.实现多GPU并行计算，提高计算速度；
3.进行更加复杂的模拟实验，验证程序的可靠性和精度；
4.完成项目报告，进行总结与反思。
五、总结
本项目是一个有挑战性的工程，在完成过程中我们遇到了很多技术难题。通过深入学习和探索，我们成功地完成了程序框架的搭建，并且实现了一定程度的GPU加速。在接下来的工作中，我们将继续努力，完善程序功能，提高计算效率，使其更加适合放射治疗领域的实际应用。