Stage - Algorithme haute performance de reconstruction pour l’échographie 3D ultrarapide

Algorithme haute performance de beamforming volumétrique pour l’échographie 3D ultrarapide

Encadrant: Gwendal Henry, Mathieu Pernot

Laboratoire: Physique pour la Médecine, INSERM, CNRS, ESPCI-Paris, PSL

Parisanté campus, 10, Rue d’Oradour-sur-Glane, 75015 Paris / Hopital Européen Georges Pompidou, 15 rue leblanc 75015

Contact : gwendal.henry@espci.fr/mathieu.pernot@espci.fr

Technologies clés : C/C++, CUDA, Calcul Parallèle (HPC), Traitement du signal.

Contexte du projet

L’imagerie ultrasonore connaît une révolution avec l’avènement de l’imagerie ultrarapide, capable d’acquérir des milliers d’images par seconde. Cette technologie permet de cartographier en temps réel la rigidité des tissus ou la micro-vascularisation cérébrale. Cependant, le passage de la 2D à la 3D impose un défi computationnel colossal : le volume de données à traiter augmente de plusieurs ordres de grandeur, rendant la reconstruction d’image (Beamforming) extrêmement gourmande en ressources.

Vos Missions

Au sein de l’équipe Physique pour la Médecine, votre objectif sera de repousser les limites de performance d’un algorithme de beamforming volumétrique écrit en CUDA.

Vos responsabilités incluront :

1. Analyse :utiliser les outils de profilage pour identifier les goulots d’étranglement (latence mémoire, registres, divergence de threads).
2. Optimisation: optimisation du code, implémenter des techniques avancées telles que l’utilisation de la Shared Memory, optimisation des accès mémoire, utilisation des tensor cores.
3. Gestion du flux de données : optimiser les transferts CPU-GPU via des techniques de Streaming et d’asynchronisme.
4. Évaluation : comparer la précision des images reconstruites par rapport à la vitesse de calcul (compromis latence/qualité) sur des données expérimentales.

Profil recherché

Étudiant(e) en école d’ingénieur ou Master, spécialisé en Informatique Hautes Performances (HPC), Calcul Scientifique ou Traitement d’Image.

• Compétences techniques indispensables :
  • Maîtrise des langages C/C++.
  • Première expérience ou base solide en programmation CUDA / GPGPU.
  • Compréhension des architectures matérielles GPU.
  • Notions en traitement du signal (filtrage).

Durée du stage : 4 à 6 mois

Pourquoi nous rejoindre ?

• Travailler sur un projet à la pointe de la technologie avec un impact direct sur le diagnostic médical.
• Évoluer dans un environnement de recherche et développement stimulant.

Pour postuler : Envoyez votre CV et un court paragraphe sur vos expériences à gwendal.henry@espci.fr et mathieu.pernot@espci.fr