Real-time tomographic reconstruction

With tomography it is possible to reconstruct the interior of an object without destroying. It is an important technique for many applications in, e.g., science, industry, and medicine. The runtime of conventional reconstruction algorithms is typically much longer than the time it takes to perform the tomographic experiment, and this prohibits the real-time reconstruction and visualization of the imaged object. The research in this dissertation introduces various techniques such as new parallelization schemes, data partitioning methods, and a quasi-3D reconstruction framework, that significantly reduce the time it takes to run conventional tomographic reconstruction algorithms without affecting image quality. The resulting methods and software implementations put reconstruction times in the same ballpark as the time it takes to do a tomographic scan, so that we can speak of real-time tomographic reconstruction.NWONumber theory, Algebra and Geometr

3rd EGEE User Forum

We have organized this book in a sequence of chapters, each chapter associated with an application or technical theme introduced by an overview of the contents, and a summary of the main conclusions coming from the Forum for the chapter topic. The first chapter gathers all the plenary session keynote addresses, and following this there is a sequence of chapters covering the application flavoured sessions. These are followed by chapters with the flavour of Computer Science and Grid Technology. The final chapter covers the important number of practical demonstrations and posters exhibited at the Forum. Much of the work presented has a direct link to specific areas of Science, and so we have created a Science Index, presented below. In addition, at the end of this book, we provide a complete list of the institutes and countries involved in the User Forum

A service-oriented Grid environment with on-demand QoS support

Grid Computing entstand aus der Vision für eine neuartige Recheninfrastruktur, welche darauf abzielt, Rechenkapazität so einfach wie Elektrizität im Stromnetz (power grid) verfügbar zu machen. Der entsprechende Zugriff auf global verteilte Rechenressourcen versetzt Forscher rund um den Globus in die Lage, neuartige Herausforderungen aus Wissenschaft und Technik in beispiellosem Ausmaß in Angriff zu nehmen. Die rasanten Entwicklungen im Grid Computing begünstigten auch Standardisierungsprozesse in Richtung Harmonisierung durch Service-orientierte Architekturen und die Anwendung kommerzieller Web Services Technologien. In diesem Kontext ist auch die Sicherung von Qualität bzw. entsprechende Vereinbarungen über die Qualität eines Services (QoS) wichtig, da diese vor allem für komplexe Anwendungen aus sensitiven Bereichen, wie der Medizin, unumgänglich sind. Diese Dissertation versucht zur Entwicklung im Grid Computing beizutragen, indem eine Grid Umgebung mit Unterstützung für QoS vorgestellt wird. Die vorgeschlagene Grid Umgebung beinhaltet eine sichere Service-orientierte Infrastruktur, welche auf Web Services Technologien basiert, sowie bedarfsorientiert und automatisiert HPC Anwendungen als Grid Services bereitstellen kann. Die Grid Umgebung zielt auf eine kommerzielle Nutzung ab und unterstützt ein durch den Benutzer initiiertes, fallweises und dynamisches Verhandeln von Serviceverträgen (SLAs). Das Design der QoS Unterstützung ist generisch, jedoch berücksichtigt die Implementierung besonders die Anforderungen von rechenintensiven und zeitkritischen parallelen Anwendungen, bzw. Garantien f¨ur deren Ausführungszeit und Preis. Daher ist die QoS Unterstützung auf Reservierung, anwendungsspezifische Abschätzung und Preisfestsetzung von Ressourcen angewiesen. Eine entsprechende Evaluation demonstriert die Möglichkeiten und das rationale Verhalten der QoS Infrastruktur. Die Grid Infrastruktur und insbesondere die QoS Unterstützung wurde in Forschungs- und Entwicklungsprojekten der EU eingesetzt, welche verschiedene Anwendungen aus dem medizinischen und bio-medizinischen Bereich als Services zur Verfügung stellen. Die EU Projekte GEMSS und Aneurist befassen sich mit fortschrittlichen HPC Anwendungen und global verteilten Daten aus dem Gesundheitsbereich, welche durch Virtualisierungstechniken als Services angeboten werden. Die Benutzung von Gridtechnologie als Basistechnologie im Gesundheitswesen ermöglicht Forschern und Ärzten die Nutzung von Grid Services in deren Arbeitsumfeld, welche letzten Endes zu einer Verbesserung der medizinischen Versorgung führt.Grid computing emerged as a vision for a new computing infrastructure that aims to make computing resources available as easily as electric power through the power grid. Enabling seamless access to globally distributed IT resources allows dispersed users to tackle large-scale problems in science and engineering in unprecedented ways. The rapid development of Grid computing also encouraged standardization, which led to the adoption of a service-oriented paradigm and an increasing use of commercial Web services technologies. Along these lines, service-level agreements and Quality of Service are essential characteristics of the Grid and specifically mandatory for Grid-enabling complex applications from certain domains such as the health sector. This PhD thesis aims to contribute to the development of Grid technologies by proposing a Grid environment with support for Quality of Service. The proposed environment comprises a secure service-oriented Grid infrastructure based on standard Web services technologies which enables the on-demand provision of native HPC applications as Grid services in an automated way and subject to user-defined QoS constraints. The Grid environment adopts a business-oriented approach and supports a client-driven dynamic negotiation of service-level agreements on a case-by-case basis. Although the design of the QoS support is generic, the implementation emphasizes the specific requirements of compute-intensive and time-critical parallel applications, which necessitate on-demand QoS guarantees such as execution time limits and price constraints. Therefore, the QoS infrastructure relies on advance resource reservation, application-specific resource capacity estimation, and resource pricing. An experimental evaluation demonstrates the capabilities and rational behavior of the QoS infrastructure. The presented Grid infrastructure and in particular the QoS support has been successfully applied and demonstrated in EU projects for various applications from the medical and bio-medical domains. The EU projects GEMSS and Aneurist are concerned with advanced e-health applications and globally distributed data sources, which are virtualized by Grid services. Using Grid technology as enabling technology in the health domain allows medical practitioners and researchers to utilize Grid services in their clinical environment which ultimately results in improved healthcare