時空間分割方式電子ホログラフィの研究
代表研究者

高 田 直 樹高知大学 教育研究部 自然科学系 理工学部門 教授

1 はじめに
現在，実用化されている三次元映像技術は，２枚の二次元映像を用いて右目と左目で見える像の位置の違い（両眼視差）から立体感を知覚する方法が用いられている．しかし，再生される立体像は様々な方向から眺めることはできない．また，視覚疲労などの健康被害が懸念される．一方，ホログラフィと呼ばれる三次元物体を忠実に記録・再生できる技術がある．ホログラフィによって再生される三次元像は，実物を眺めているのと同じ現象を忠実に再現することができる．ホログラフィによる立体像は様々な角度から眺めることができ，視覚疲労もなく長時間利用可能である．
ホログラフィを電子化（電子ホログラフィ）すれば，「究極の三次元テレビ」になると考えられている．電子ホログラフィでは，コンピュータで作成したホログラム（CGH：Computer-generated hologram）を用いる.
CGH は，電子表示デバイスである空間光変調器（SLM：Spatial light modulator）に表示される．SLM は，再生する CGH を書き換えて表示できるため，CGH の動画再生が可能となる．CGH の動画に再生光を入射すると空中に三次元動画を再生することができる．電子ホログラフィによる三次元テレビを実現するためには，CGHを秒間 30 枚以上表示する必要があり，CGH 計算のために高い演算能力を必要とする[1]．この課題が実用化を妨げる大きな原因の１つとなっている．また，三次元物体を構成する物体点数が膨大になると CGH が劣化し，鮮明な三次元映像を再生することができない．本研究では，これらの課題を解決することを目的とする．
近年，GPU（Graphics Processing Unit）の浮動小数点演算性能とコストパフォーマンスは著しく向上している．
CGH 計算は使用するデータ量に比べ演算量が多く並列化に向いている．
2006 年に CUDA（Compute UnifiedDevice Architecture）と呼ばれる GPU プログラミングの統合開発環境がリリースされ，GPU を用いたシステ
ム開発は容易になり[2]，GPU を用いた CGH 計算に関する研究が報告された[3]．カラー電子ホログラフィの計算高速化の研究もなされている[4,5,6]．さらに，複数の GPU を搭載したマルチ GPU 環境 PC を複数台使用したマルチ GPU クラスタシステムによる CGH 計算の高速化についての研究が報告されている[7,8,9]．
複数の SLM とマルチ GPU クラスタによる CGH 計算の高速化についても報告されている[7]．膨大な画素数からなる CGH において，分割された CGH 毎に GPU が割り当てられ計算される．計算された CGH はそれぞれのGPU に接続された SLM に直接出力されるため，スケーラビリティが高くなる．しかし SLM を複数用いるため，非常に高価で大規模なシステムとなる．また，光学系の位置調整も容易ではない．
これに対して，Full HD の解像度を持つ SLM を１つ用いたマルチ GPU クラスタによる電子ホログラフィは，コストパフォーマンスもよく，光学系も小規模で実用的である．しかし，Full HD の解像度を持つ CGH を複数の GPU で計算高速化を実現することは，PC 間の転送時間がボトルネックとなり容易ではない．転送時間のボトルネックを打開するため，InfiniBand を用いたマルチ GPU クラスタシステムによるリアルタイム電子ホログラフィが提案されている[8,9]．しかし，InfiniBand は高価であり，汎用性の高い Gigabit Ethernet を用いて実現することが望ましい．
本研究では，まず，PC 間で転送するデータ量を低減することで CGH 計算高速化を実現する汎用性の高いギガビット・イーサネットを搭載したマルチ GPU クラスタシステムを構築する．そして，高速かつ高精細な再生像を得るために，研究代表らが考案した時空間分割法をマルチ GPU クラスタシステムに適用する．最終的に,100 万点からなる三次元物体の高精細なリアルタイム動画再生を目指す．

2 マルチ GPU クラスタ電子ホログラフィシステム
2-1 システム構成
本研究で使用したマルチ GPU クラスタ電子ホログラフィシステムを図１に示す．本システムは，マルチGPU クラスタと光学系装置からなる．マルチ GPU クラスタは，高速計算により CGH を作成する．そして，光学系装置は，作成された CGH から三次元映像を再生する．

1
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図 1 マルチ GPU クラスタ電子ホログラフィシステム
（１）マルチ GPU クラスタの構成
本研究で使用するマルチ GPU クラスタを図２(a)に示す．これは，CGH 表示ノード(PC 0)と M 台の CGH計算ノード(PC 1-PC M) から構成される．各 CGH 計算ノードは，3 枚の GPU を搭載したマルチ GPU 環
境 PC である．なお，CGH 計算ノードにおいて，１つのノードに多くの GPU を搭載した方がノード数を減らすことができるため，コストパフォーマンスに優れる．しかし，本研究では，使用したマザーボードの制約上，各ノードに 3 枚の GPU を搭載している．このため，搭載する GPU の合計枚数 N は，PCの台数 M を 3 倍した数となる(N = 3M)．
マルチ GPU クラスタによる三次元動画再生を図２(b)に示す．図２(b)に示すように，三次元動画の各フレームは，CGH 計算ノードの各 GPU に割り当てられる．CGH 計算ノードの各 GPU は，割り当てられた CGH を計算する．計算された CGH は，CGH 表示ノード(PC 0)へ転送される．CGH 表示ノードは，1 枚の GPU ボード(GPU 0)のみ搭載する．この GPU は SLM に接続される．CGH 計算ノードから受け取った
CGH は，三次元動画のフレーム順に，CGH 表示ノードの GPU ボードによって SLM に表示される．三次元
動画の最初のフレームが，CGH 計算なされて CGH 表示ノードの GPU 0 によって SLM に表示された後は，一定時間間隔 T で表示される．CGH 計算時間が，N×T 以内であれば図２(b)のように再生することが可能となる．
（２）光学装置
光学系装置は，レーザ，対物レンズ，コリメータレンズ，SLM からなる．光源となるレーザ光から(a) マルチ GPU クラスタ（ｂ）三次元動画再生

図２ マルチ GPU クラスタによる三次元動画再生

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図３ CGH 計算の座標系の光を対物レンズにより点光源にし，コリメータレンズによって平行光を作る．この平行光を SLM 上に投影されたバイナリ CGH 画像に入射する．SLM を覗き込むと三次元映像が空中に再生される．
2-2 本システムによるリアルタイム三次元動画再生（１）マルチ GPU クラスタにおけるノード間通信
図 3 に CGH 計算の座標系を示す．三次元物体を構成する点数を𝑁𝑝 とする．そのとき，ホログラム面上の点(𝑥𝛼 , 𝑦𝛼 , 0)における光強度 I は次式となる．
𝑁𝑝𝜋22
𝐼(𝑥𝛼 , 𝑦𝛼 , 0) = ∑ cos [ {(𝑥𝛼 − 𝑥𝑗 ) + (𝑦𝛼 − 𝑦𝑗 ) }]
𝜆𝑧𝑗

(1)

𝑗=1

ここで，変数αはホログラム点を表す．物体点の座標を(𝑥𝑗 , 𝑦𝑗 , 𝑧𝑗 ) とした．𝜆は再生光の波長である．
CGH 上の 1 画素の光強度 I を求めるには，式(1)を𝑗 = 1から 𝑁𝑝 まで繰り返し計算する必要がある．
よって，1 枚の CGH を作成するには，ホログラムの解像度を 𝑊 × 𝐻 とすると，その計算量は(𝑊 × 𝐻) × 𝑁𝑝 に比例する．
（2）マルチ GPU クラスタにおけるノード間通信
CGH によるリアルタイム三次元動画再生を実現するには，1 秒間に 30 枚の CGH を表示しなければならない．つまり，CGH 表示時間間隔が約 33ms 以内でなければならない．ネットワークに Gigabit
Ethernet を使用した場合，1 枚の CGH データ転送時間は次のようになる．
𝟑𝟐[𝒃𝒊𝒕] × 𝟏, 𝟗𝟐𝟎[𝒑𝒊𝒙𝒆𝒍] × 𝟏, 𝟎𝟐𝟒[𝒑𝒊𝒙𝒆𝒍]≈ 𝟔𝟑[𝒎𝒔]
𝟏 × 𝟏𝟎𝟗 [𝒃𝒑𝒔](2)

ここで，CGH の解像度を 1,920×1,024，1 画素あたりのデータを 32 bit とした．式（2）からわかるよ
うに，Gigabit Ethernet では GPU 間での通信がボトルネックとなる．
高速なネットワークとして InfiniBand を搭載したシステムが提案された[8]．InfiniBand は高い信頼性，可用性，保守性を持つ．また，メモリバンド幅が広域帯で，低レイテンシ，高スループットといった特徴がある．転送レート QDR（Quad data rate）の HCA およびスイッチングハブが使用された．
InfiniBand QDR の実効転送レートは 32Gbps であり，実効速度は約 25Gbps であった．このとき，1 枚の CGH 転送時間は次のようになる．
𝟑𝟐[𝒃𝒊𝒕] × 𝟏, 𝟗𝟐𝟎[𝒑𝒊𝒙𝒆𝒍] × 𝟏, 𝟎𝟐𝟒[𝒑𝒊𝒙𝒆𝒍]≈ 𝟑[𝒎𝒔]
𝟐𝟓 × 𝟏𝟎𝟗 [𝒃𝒑𝒔](3)

これにより通信のボトルネックが解消され，リアルタイム三次元動画再生が可能となる．しかし，InfiniBand は高価であり，汎用性の点からも Gigabit Ethernet を用いて実現することが望ましい．
3
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（3）パッキング処理によるノード間通信の低減
本研究では，CGH の計算結果を２値化したバイナリ CGH を用いる．バイナリ CGH は，最初に, 式(1)から CGH 上の各画素の光強度 I を求める．CGH 上の各画素の光強度 I は，単精度浮動小数点の数値データ（32 bit）で表される．バイナリ CGH では，光強度 I の値が 0 より小さいところを黒，それ以外を白とし，黒と白の 2 色のバイナリ CGH 画像を作成する．よって，バイナリ CGH の各画素におけるデータは，2 値（1 bit）で表すことが可能である．これにより，１画素あたりのデータ量は１ビットとなる．このとき，１枚の CGH データの転送時間は次のようになる．
𝟏[𝒃𝒊𝒕] × 𝟏, 𝟗𝟐𝟎[𝒑𝒊𝒙𝒆𝒍] × 𝟏, 𝟎𝟐𝟒[𝒑𝒊𝒙𝒆𝒍]≈ 𝟐[𝒎𝒔]𝟏 × 𝟏𝟎𝟗 [𝒃𝒑𝒔](4)

これにより，Gigabit Ethernet でも通信速度のボトルネックが解消される．
しかし，１画素あたり１ビットのデータを転送するには，バイナリ CGH のパッキング処理が必要になる．パッキング処理により，32 ビットのデータ型の配列の１つの要素に 32 画素分の 2 値データを格納する（図 4②）．パッキング処理により表示ノードへ転送するデータ量が 1/32 に低減される．表示ノードでは，パッキングされた転送データを受信後，アンパッキング処理によりバイナリ CGH を復元し，SLM へ表示する．パッキング処理とアンパッキング処理を用いた場合，マルチ GPU クラスタによる三次元動画再生は図 4 のように行われる．
（４）性能評価
12 台の CGH 計算ノードと 1 台の CGH 表示ノードの合計 13 ノードからなるマルチ GPU クラスタ
（SYSTEM A（表１））において，ネットワークに InfiniBand QDR を用いた場合(図 2)と Gigabit Ethernetにパッキング・アンパッキング処理を適用した場合（図 4,5）について性能評価を行った．その結果を
図 6(a)に示す．ここで，CGH の解像度を 1,920×1,024 とした．図 6(a)には，ネットワークに Gigabit
Ethernet を用いた場合において，パッキング・アンパッキング処理を CPU(Intel Core i7 4770)で行ったときと GPU(NVIDIA GeForce GTX TITAN X)で行ったときの２つの結果を示している．GPU でパッキング・アンパッキング処理を行ったときの結果は，InfiniBand をネットワークに用いた場合の結果と差はなかった．一方，パッキング・アンパッキング処理を CPU で行った場合は，２つの結果と比べ遅

図 4 パッキング処理を用いたノード間通信4
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図 5 パッキング処理を行ったリアルタイム三次元動画再生くなった．この原因として，パッキング・アンパッキング処理時間の影響が考えられる．CPU によるパッキング・アンパッキング処理時間は，それぞれ，7.22 ms と 6.61 ms であった．これに対し，GPU によるパッキング・アンパッキング処理時間は，0.27 ms と 0.20ms であった．GPU によってパッキング・アンパッキング処理を高速化することで，InfiniBand をネットワークに使用した場合と同等の性能を達成することができていることがわかる．
次に，GPU に NVIDIA GeForce GTX TITAN X を用いた SYSTEM A と，GPU に NVIDIA GeForce 1080 Tiを用いた SYSTEM B の２つのマルチ GPU クラスタ電子ホログラフィシステムについて性能評価を行った．SYSTEM B も，SYSTEM A と同じく，4 台の CGH 計算ノードと 1 台の CGH 表示ノードの合計 5 ノードからなるマルチ GPU クラスタである．SYSTEM B のスペックを表１に示す．三次元物体を構成する物
体点数に対するそれぞれのシステムによる CGH 表示時間間隔を図 6(b)に示す．どちらの結果も，三次元物体を構成する物体点数に対して CGH 表示時間間隔は比例している．そして，SYSTEM B は，SYSTEM
A の約 2 倍の算高速化を実現し，約 20 万点からなる三次元物体のリアルタイム再生が可能であること
表1 2種類のマルチGPUクラスタのスペック
SYSTEM A
Intel Core i7 4770
(Clock speed: 3.4 GHz)SYSTEM B
Intel Core i7 7800X(Clock speed: 3.5 GHz)

Mainmemory

DDR3-1600 4 GB

DDR4-2666 16 GB

OSLinux (CentOS 7.3 x86_64)

Linux (CentOS 7.6 x86_64)

Software

NVIDIA CUDA 8.0 SDK,
OpenGL, MPICH 3.2

NVIDIA CUDA 10.1 SDK,
OpenGL, MPICH 3.2

GPU

NVIDIA GeForce GTX TITAN X

NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti

CPU

Display−time interval [ms]706050SYSTEM A (GeForce GTX TITAN X)
SYSTEM B (GeForce GTX 1080 Ti)
30 fps

403330201040960(a) SYSTEM A による性能評価

81920
122880
Number of object points

163840204800(b)SYSTEM A と SYSTEM B との比較

図 6 パッキング処理に関する性能評価

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研究調査助成報告書 第35号 2020年度が確認された．また，SYSTEM B のマルチ GPU クラスタは，文献[7]の最適化した CGH 計算アルゴリズ
ムを用いて，CGH 計算ノードの持つ理論性能の約 75%の性能を発揮している．

3 膨大な物体点からなる三次元物体の高精細な動画再生
3-1 再生像の画質劣化
CGH は，図 7(a)のように物体点の干渉縞が重なりあって構成される．本研究では，振幅ホログラムを用いるため，明るい再生像を得るために白と黒の 2 色で描かれるバイナリ CGH を用いた．三次元物体を構成する物体点数が膨大になると，干渉縞は図 7(b)のように広範囲にわたって縞が塗りつぶされる．干渉縞が重なったことで白もしくは黒で塗りつぶされてしまった部分を赤丸で示す．
物体点数が 1,064,462 点で構成された三次元物体(図 8(a))の再生像を図 8(b)に示す．再生像が劣化しているのがわかる．

（a）干渉縞の重なり（b）劣化した CGH
図 7 CGH の劣化(a）三次元物体モデル(b)再生像図 8 膨大な物体点で構成された三次元物体再生像（物体点数：1,064,462 点）
3-2 再生像の高精細化を目的とした時空間分割方式電子ホログラフィ
膨大な物体点からなる三次元物体の再生像の劣化は，干渉縞が重なり合うことにより CGH が劣化することによる．これを改善するべく，研究代表者らは，再生像の高精細化を目的とした時空間分割法[10]を考案している．
三次元物体の物体点位置座標データ（物体点データ）を複数に分割し，分割された物体点データに対して CGH 計算を行う．計算した CGH を次々に表示することで，残像効果により，物体点の補完された元の三次元物体に等しい再生像を表示することができる．図 9(a)は三次元物体を分割しないとき，図 9(b)は三次元物体を 6 分割したときの CGH を示す．各図において赤丸で囲んだ箇所を比較すると，図 9(a)は白または黒で塗りつぶされた箇所が多い．図 9(b)は塗りつぶされていた箇所が減り，より多く干渉縞が再現されていることがわかる．このように，CGH１枚あたりの物体点数が 1/6 に減少するため，高精細な再生像を得ることができる．
図 10 に分割数が３の場合における再生像の高精細化を目的とした時空間分割法を示す[10]．次の手順

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で行われる．
1. 各フレームの物体点データを 3 分割する．
2. 各フレームにおいて 3 分割された物体点データ毎に CGH 計算を行う．
3. 作成した３つの CGH を次々に表示する．
元の三次元物体の動画の Frame 1 が３フレーム Frame 1', Frame 2', Frame 3'となる．これらの 3 フレームを高速に再生することによって，残像効果により補完されて元の Frame 1 の全ての物体点が表示されることになり，高精細な三次元物体の再生が可能となる．

（a）分割なしの CGH（ｂ）6 分割の CGH
図 9 分割による CGH の画質改善

図 10 再生像の高精細化を目的とした時空間分割法

図 11 分割数に対する再生像の高精細化

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図 8(a)に示した三次元物体モデル(物体点数：1,064,462 点)において，分割数に対する再生像の高精細化を調べた．分割なしの物体点データと，2，4，6 分割した物体点データを用意し，時空間分割法(図 10)を用いた．その結果を図 11 に示す．図 11 において，分割なしと 2 分割の再生像は明らかに画質が劣化していることが分かる．また，4 分割と 6 分割の再生像は，分割なしと 2 分割に比べ画質が改善している．
しかし，赤枠で囲まれた拡大箇所を比較すると，4 分割では不十分である．6 分割の場合は，十分高精細な再生像が得られていることがわかる．
本手法は再生像の高精細化を目的とする時空間分割法であり，すべての分割された三次元物体に対してCGH を計算し，すべての CGH を再生する．よって，本手法を用いる場合，再生される動画のフレーム数は，元の三次元物体の動画のフレーム数の分割数倍となる．そのため，元の三次元動画再生と同じ速度で再生するためには，分割数倍だけ高速に再生しなければならない．しかし，CGH 計算時間は物体点数に比例することから，本手法によってリアルタイム再生を実現することは極めて困難である．

図 12 CGH 計算の高速化を目的とした時空間分割法

4 リアルタイム時空間分割方式電子ホログラフィによる高精細な三次元動画再生
4-1 CGH 計算高速化を目的とした時空間分割電子ホログラフィ研究代表者らは，CGH 計算の高速化を目的とした時空間分割法[11] も考案している．図 12 に，分割数が 3 の場合の CGH 計算の高速化を目的とした時空間分割法[11] を示す．本手法においては，3 分割した三次元物体のうち，1 つのフレームのみを選択する．また，図 12 に示すように，Frame 1 において Div1-1 を選択した場合，Frame 2 では Div2-2，Frame 3 では Div3-3，・・・のように，一つずつずらして選択を行う．ずらして選択することにより，常に同じ物体点が表示されず間引かれてしまうことを防ぐ．選択したフレームについてそれぞれ CGH 計算を行い，次々に表示する．残像効果により直前のフレームの物体点が補完され，物体点が多く見える．Frame 1', 2', 3', ・・・のそれぞれの物体点数は 1/3 に減ったため，それぞれの CGH 計算時間は 1/3 となる．したがって，１GPU あたり数万点くらいの物体点数の多い三次元物体をリアルタイムに再生することが可能となる．しかし，各フレームの CGH 計算時間が長くなると，残像効果が得られず，補完された再生像を得ることができない．そのため，再生像が劣化する 100
万点以上の膨大な物体点数からなる三次元物体に本手法は適用されていなかった．
4-2 マルチ GPU クラスタ電子ホログラフィシステムを用いた高速高精細な時空間分割電子ホログラフィ
本研究で構築した表１に示す SYSTEM B のマルチ GPU クラスタシステムは，20 万点からなる三次元物体のリアルタイム再生を実現できることが確認された．また，本研究で用いる三次元物体モデルは約 100 万点であり，6 分割することで高精細な三次元物体の再生像を得ることができた．よって，表１に示す SYSTEM
B のマルチ GPU クラスタシステムに，CGH 計算の高速化を目的とした時空間分割法[11]を適用すれば，120万点までの膨大な物体点数からなる三次元物体の高精細かつリアルタイム再生を実現することができることになる．そこで，図 8(a)に示した三次元物体モデルを用いて，本研究で提案する 100 万点からなる三次元物体の高精細なリアルタイム再生を試みた．

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表１に示す SYSTEM B のマルチ GPU クラスタに，6 分割の CGH 計算の高速化を目的とした時空間分割法を適用したとき，その CGH 表示時間間隔を図 13 に示す．ここで，再生される CGH の解像度は 1,920×1,024とした．図 13 より約 120 万点近くまでリアルタイム再生が可能であることが確認された．しかし，これは計算性能を評価したものであり，三次元物体の位置座標データはキャッシュに保存されているデータを読み込んだものである．100 万点からなる三次元物体のリアルタイム動画再生を実現するには，三次元物体の位置座標データの読み込み時間も無視することはできない．そこで，三次元物体の位置座標データをSSD（Intel Optane 900P (280 GB)）に保存し，さらに，図 14 に示すように三次元物体の位置座標データの読み込みを GPU による CGH 計算と並列化した．図 8(a)に示した三次元物体モデル（物体点数：1,064,462点）を用いて，空間に対して 6 分割で動画再生を行ったところ，CGH 表示時間間隔は 32.7 ms であった．
再生されたリアルタイム三次元動画のスナップショットを図 15 に示す．本研究により，100 万点からなる三次元物体の高精細なリアルタイム動画再生に成功した．

図 13 高速高精細な時空間分割法による CGH 表示時間間隔（6 分割）（a） 従来手法（ｂ）並列化図 14 三次元物体の位置座標データの読み込み

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図 15 再生された三次元動画のスナップショット(物体点数：1,064,462 点)【参考文献】[1] T. Sugie, T. Akamatsu, T. Nishitsuji, R. Hirayama, N. Masuda, H. Nakayama, Y. Ichihashi, A. Shiraki, M. Oikawa, N.
Takada, Y. Endo, T. Kakue, T. Shimobaba, T. Ito, "High-performance parallel computing for next-generation holographicimaging", Nature Electronics 1, pp.254–259 (2018).
[2] NVIDIA, NVIDIA CUDA Tool Kit download, https://developer.nvidia.com/cuda-downloads[3] N. Masuda, T. Ito, T. Tanaka, A. Shiraki, and T. Sugie, “Computer generated holography using a graphics processingunit,” Opt. Express 14, pp.603- 608 (2006).
[4] A. Shiraki, N. Takada, M. Niwa, Y. Ichihashi, T. Shimobaba, N. Masuda, T. Ito, "Simplified electroholographic color
reconstruction system using graphics processing unit and liquid crystal display projector," Optics Express 17, 1603816045 (2009).
[5] H. Araki, N. Takada, H. Niwase, S. Ikawa, M. Fujiwara, H. Nakayama, T. Kakue, T. Shimobaba, T. Ito, "Real-time timedivision color electroholography using a single GPU and a USB module for synchronizing reference light," Applied Optics
54, 10029-10034 (2015).
[6] H. Nakayama, N. Takada, Y. Ichihashi, S. Awazu, T. Shimobaba, N. Masuda, T. Ito, "Real-time color electroholographyusing multiple graphics processing units and multi high-definition liquid-crystal display panels," Applied Optics 49, 59935996 (2010).
[7] N. Takada, T. Shimobaba, H. Nakayama, A. Shiraki, N. Okada, M. Oikawa, N. Masuda, T. Ito, “Fast high-resolution
computer-generated hologram computation using multiple graphics processing unit cluster system,” Applied Optics 51,
pp. 7303-7307 (2012).
[8] H. Niwase, N. Takada, H. Araki, Y. Maeda, M. Fujiwara, H. Nakayama, T. Kakue, T. Shimobaba, T. Ito, “Real-timeelectroholography using a multiple-graphics processing unit cluster system with a single spatial light modulator and theInfiniBand network,” Optical Engineering 55, 093108 (2016).
[9] H. Araki, N. Takada, S. Ikawa, H. Niwase, Y. Maeda, M. Fujiwara, H. Nakayama, M. Oikawa, T. Kakue, T. Shimobaba,T. Ito, "Fast time-division color electroholography using a multiple-graphics processing unit cluster system with a single
spatial light modulator", Chinese Optics Letters 15, 120902-(2017).
[10] N. Takada, M. Fujiwara, C. W. Ooi, Y. Maeda, H. Nakayama, T. Kakue, T. Shimobaba, T. Ito, "High-speed 3-D
electroholographic movie playback using a digital micromirror device", IEICE Trans. Electron. E100-C, 978-983 (2017).
[11] H. Niwase, N. Takada, H. Araki, H. Nakayama, A. Sugiyama, T. Kakue, T. Shimobaba, T. Ito, “Real-time spatiotemporaldivision multiplexing electroholography with a single graphics processing unit utilizing movie features,” Optics Express
22, 28052-28057 (2014).

〈発題名
コストパフォーマンスに優れたマルチ GPU
環境電子ホログラフィシステムの提案
ホログラフィックプロジェクタを用いた遠隔三次元描画システムの検討
グルーピングによって計算効率化した階調表現可能なリアルタイム電子ホログラフィ
指先の軌跡を描写する位相変調型ホログラ
フィックプロジェクションシステム

表資料〉

掲載誌・学会名等

発表年月

第 19 回 情報科学技術フォーラム

2020 年 9 月（予定）

第 19 回 情報科学技術フォーラム

2020 年 9 月（予定）3 次元画像コンファレンス 2020

2020 年 7 月（予定）

3 次元画像コンファレンス 2020

2020 年 7 月（予定）10
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ポータブルホログラフィックプロジェクタを用いた 3 次元物体全周投影
Real-time
spatiotemporaldivision
multiplexing
electroholographyfor
1,200,000 object points using multiplegraphics processing unit cluster
Real-time electroholography using asingle spatial light modulator and acluster of graphics-processing units
connected by a gigabit Ethernet network
Real-time color holographic video
reconstruction using multiple-graphics
processing unit cluster accelerationand three spatial light modulators
Holographic Projection System for
Drawing Fingertip Trajectory Obtained
from Depth Camera
Real-Time
Spatiotemporal
Division
Multiplexing
Electroholographyof
Point-Cloud 3D Model Comprising 920,000
Points Using Multiple GPU Cluster System
Cost-Effective Portable Holographic
Projector Using a Single Board Computer
EfficientComputationofBinaryWeighted Computer-Generated Hologramfor
Gradation
Representable
Electroholography
ギガビット・イーサネットを搭載したマル
チ GPU クラスタシステムによる計算機合成
ホログラムの計算高速化
階調表現可能な時分割電子ホログラフィにおける重み付きバイナリ計算機合成ホログ
ラムの効率的な計算手法の検討
ホログラフィックプロジェクタによる空中投影
マルチ GPU クラスタを用いた計算機合成ホ
ログラム高速計算システムのクラウド化への検討
ホログラフィックプロジェクションを用いた 3 次元投影の検討
Pascal アーキテクチャを搭載した GPU で構成した汎用型マルチ GPU クラスタシステム
によるリアルタイム電子ホログラフィ
マルチ GPU クラスタシステムのクラウド化によるフリンジプリンタへの応用
重み付きバイナリ計算機合成ホログラムによる階調表現可能な時分割表示方式電子ホログラフィの計算効率化 －重複計算除去－Real-Time Holographic Projection of 3DGradation Movie Using Binary-Weighted
Computer-Generated
HologramandMultiple GPU Cluster
Real-Time
Spatiotemporal
Division
Multiplexing Electroholography Using
Multiple GPU Cluster System with Gigabit
Ethernet Network

3 次元画像コンファレンス 2020

2020 年 7 月（予定）

Chinese Optics Letters2020 年 7 月

Chinese Optics Letters2020 年 2 月

Chinese Optics Letters2020 年 1 月

Proc. of the International
Display Workshops 20192019 年 11 月

Proc. of the International
Display Workshops 20192019 年 11 月Proc. of the International
Display Workshops 20192019 年 11 月

Proc. of the International
Display Workshops 20192019 年 11 月

第 18 回 情報科学技術フォーラム

2019 年 9 月

第 18 回 情報科学技術フォーラム

2019 年 9 月

第 18 回 情報科学技術フォーラム

2019 年 9 月

第 18 回 情報科学技術フォーラム

2019 年 9 月

3 次元画像コンファレンス 20192019 年 7 月

3 次元画像コンファレンス 20192019 年 7 月

3 次元画像コンファレンス 20192019 年 7 月

3 次元画像コンファレンス 20192019 年 7 月

Proc. of the International
Display Workshops 20182018 年 12 月

Proc. of the International
Display Workshops 20182018 年 12 月

11公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第35号 2020年度

High-speed 3-D Spatiotemporal Division
Multiplexing Holographic Movie Playbackwith High Image Quality by SSD and DMD
圧縮・復号処理を高速化した汎用型 GPU ク
ラスタシステムによるリアルタイム電子ホログラフィ
DMD を用いた電子ホログラフィによる高速・高精細な三次元動画再生
重み付きバイナリ計算機合成ホログラムを用いたリアルタイム電子ホログラフィ

Proc. of the International
Display Workshops 20182018 年 12 月

3 次元画像コンファレンス 20182018 年 7 月

3 次元画像コンファレンス 20182018 年 7 月

3 次元画像コンファレンス 20182018 年 7 月

12
公益財団法人電気通信普及財団
研究調査助成報告書 第35号 2020年度