<div dir="ltr">Hi RTK-users,<div><br></div><div>I compiled RTK with CUDA and tried to setup a benchmark to analyze the performances trend of the GPUs when using the CUDA-FDK reconstruction filter. Precisely, when reconstructing the same volume from the same data-set on NVS510 GTX860M and GTX970M i got results consistent with the number of GPUs cuda cores. Indeed, when setting up this benchmark i was expecting <span style="font-size:small;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline">a reduction in the reconstruction time with the increase of cuda cores(at least until the dimension of the reconstructed volume was not the actual bottleneck). </span>However, when testing it on a Tesla P100 i got performances comparable to the GTX860M. Would you expect such a result? </div><div><br></div><div>Unfortunately i am new to CUDA and i was wondering if any of you could help me figuring this out. <br></div><div>How does rtk with CUDA manage the number of blocks/grid dimension ? </div><div>Is the number of blocks/grid dimension depedent on the GPU cuda cores?</div><div>Is there a way to use multiple GPUs?</div><div><br></div><div>The test was carried with the following data:</div><div>- 360 projections</div><div>- reconstructed volume 600x700x800 px</div><div><br></div><div>Thank you in advance </div><div>Kind regards</div><div><br></div><div>Elena </div><div><br></div></div>