Sci-Thur AM: Planning - 11: The impact of distributed calculation framework settings on plan calculation time
Notice bibliographique
Résumé
Some treatment planning system can divide a treatment plan calculation into multiple threads and allow both local and network computing resources to perform the calculation concurrently, which significantly reduces the calculation time for a calculation-demanding planning such as Volumetric Modulated Arc Therapy (VMAT) or electron Monte Carlo (eMC). This study tested in Eclipse (Varian, V10.0.39) the impact of Distributed Calculation Framework (DCF, V10.0.0.757) settings on calculation time in a planning environment that consists of 20 workstations with 8 core processors and 16GB RAMs installed on most of them. It is found that for an arc plan increasing the control point field parallelization factor reduces the total calculation time at beginning but lengthens the total calculation time after a certain level as a result of data sending time increase. Further increasing the factor may cause a serious net work traffic or even failure of a calculation. For an eMC plan the calculation time decreases monotonously with the increase of Monte carlo field parallelization factor, and the data sending time is insignificant compared to the calculation time. Increasing the local servant numbers reduces the data sending time but raises the calculation time for arc and eMC plans. The calculation time increment is more and more significant with the increase of local servants. The optimal DCF setting for a facility depends on the total number of calculation workstations available, the hardware configuration of the workstations, and the data transfer rate of the network. No conflict of interest exists in the study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».