A Scalable Distributed Framework for Multimodal GigaVoxel Image Registration

📄 arXiv: 2509.25044v1 📥 PDF

作者: Rohit Jena, Vedant Zope, Pratik Chaudhari, James C. Gee

分类: cs.CV, cs.DC

发布日期: 2025-09-29

💡 一句话要点

提出FFDP框架，实现前所未有的十亿体素多模态图像配准

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图像配准 多模态图像 十亿体素 分布式计算 非GEMM优化 生物医学图像 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有图像配准算法难以跟上日益增长的图像数据规模，尤其是在生物医学领域。
  2. FFDP框架通过优化非GEMM操作和卷积感知张量分片，实现了高效的分布式图像配准。
  3. 实验表明，FFDP显著提升了配准速度和内存效率，并在大规模数据集上超越了现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为FFDP的框架，它包含一系列IO感知的非GEMM融合核以及一个分布式框架，用于实现前所未有规模的图像配准。图像配准是生物医学和生命科学中一个基础的逆问题，但算法的扩展速度未能跟上图像采集能力的发展。我们的框架通过优化非GEMM瓶颈和实现卷积感知的张量分片，补充了现有的大规模Transformer训练模型并行技术。我们展示了前所未有的能力，通过仅使用8个A6000 GPU，在大约一分钟内对一个100微米离体人脑MRI体数据进行原生分辨率的多模态配准，这是一个比标准临床数据大570倍以上的逆问题。FFDP将现有的最先进的优化和深度学习配准流程加速高达6-7倍，同时降低峰值内存消耗20-59%。在250微米数据集上的对比分析表明，FFDP可以在单个GPU上拟合比现有SOTA大64倍的问题，并突出了FFDP相对于SOTA图像配准方法的性能和效率优势。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模多模态图像配准问题，特别是在生物医学领域，如高分辨率脑部MRI图像。现有方法在处理十亿体素级别的数据时面临计算和内存瓶颈，无法有效利用现代GPU集群的并行计算能力。现有方法通常依赖GEMM操作，而忽略了非GEMM操作的优化，导致性能瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是通过IO感知的非GEMM融合核以及分布式框架来优化图像配准流程。通过优化非GEMM操作，减少数据传输，并利用卷积感知的张量分片策略，实现高效的并行计算。这种方法旨在克服现有方法在处理大规模图像数据时遇到的计算和内存限制。

技术框架：FFDP框架包含以下主要模块：1) IO感知的非GEMM融合核，用于优化卷积等非GEMM操作；2) 分布式框架，用于在多个GPU上并行处理大规模图像数据；3) 卷积感知的张量分片策略，用于将图像数据有效地分配到不同的GPU上。整体流程包括数据加载、预处理、特征提取、配准优化和结果评估等步骤。

关键创新：FFDP的关键创新在于其对非GEMM操作的优化和卷积感知的张量分片策略。与现有方法主要关注GEMM操作的优化不同，FFDP通过融合非GEMM操作，减少了数据传输和计算开销。卷积感知的张量分片策略能够更好地利用图像数据的局部相关性，提高并行计算效率。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) IO感知的核函数设计，旨在最小化数据传输开销；2) 张量分片策略，根据卷积操作的特性，将图像数据分割成多个块，并分配到不同的GPU上；3) 损失函数的设计，用于衡量配准结果的准确性，并指导优化过程。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的配准算法，但FFDP框架可以与现有的优化和深度学习配准流程相结合。

📊 实验亮点

FFDP框架在100微米离体人脑MRI体数据配准上，使用8个A6000 GPU，仅用约1分钟完成，速度比现有方法快6-7倍，内存消耗降低20-59%。在250微米数据集上，FFDP可以在单个GPU上处理比现有SOTA大64倍的问题。这些结果表明FFDP在性能和效率上都优于现有方法。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于生物医学图像分析领域，例如高分辨率脑部图谱构建、疾病诊断和治疗评估。通过高效地配准大规模多模态图像数据，可以更准确地了解生物组织的结构和功能，为临床应用提供更可靠的依据。此外，该框架也可应用于其他需要大规模图像配准的领域，如遥感图像处理和计算机视觉。

📄 摘要（原文）

In this work, we propose FFDP, a set of IO-aware non-GEMM fused kernels supplemented with a distributed framework for image registration at unprecedented scales. Image registration is an inverse problem fundamental to biomedical and life sciences, but algorithms have not scaled in tandem with image acquisition capabilities. Our framework complements existing model parallelism techniques proposed for large-scale transformer training by optimizing non-GEMM bottlenecks and enabling convolution-aware tensor sharding. We demonstrate unprecedented capabilities by performing multimodal registration of a 100 micron ex-vivo human brain MRI volume at native resolution - an inverse problem more than 570x larger than a standard clinical datum in about a minute using only 8 A6000 GPUs. FFDP accelerates existing state-of-the-art optimization and deep learning registration pipelines by upto 6 - 7x while reducing peak memory consumption by 20 - 59%. Comparative analysis on a 250 micron dataset shows that FFDP can fit upto 64x larger problems than existing SOTA on a single GPU, and highlights both the performance and efficiency gains of FFDP compared to SOTA image registration methods.