汎用生体シミュレータの高速化に関する研究

生体シミュレーションとは，生体機能の複雑なメカニズムを計算によって再現する試みです．大規模な生体シミュレーションには膨大な計算が必要となるため，並列処理の様々な技術を駆使して高速化する研究を行っています．

たとえば，シングルコアで約40時間を要する心臓のシミュレーションを，スーパーコンピュータ「京」を用いた並列計算によって約15分にまで短縮しました．

我々の研究の大きな特徴として，

1. 標準仕様で記述された生体モデルから並列シミュレーション・プログラムを自動生成
2. 特定の生体ドメイン（分野）に対象を限定しないプログラム実行の最適化
3. 多様な並列計算環境（GPU，スパコン，PCクラスタ）に最適化したシミュレーション

が挙げられます．

Keyword

数値解析，自動並列化，グラフ分割問題，ハイブリッド並列化，GPGPU，キャッシュ最適化

汎用生体シミュレータ Flint の開発

研究成果をもとに生体シミュレータ Flint を開発し， Physiome.jp の一環として公開しています．さまざまな分野の研究者と協力して，生体機能の解明や新薬の開発に活用しています．また，Flint をベースにしたクラウド型シミュレーションサービス Flint K3を開発中であり，最新の研究成果を順次反映していく予定です．

生体シミュレーションの自動並列化と最適化

一般に並列プログラムの開発は難しく，専門的な知識が必要と言われています。そこで，シミュレーションの対象となる生体モデルを数式として定義するだけで，自動的に並列化されたプログラムに変換する手法を開発しました．単純な並列化だけでなく，並列計算環境のハードウェア性能を引き出すための最適化を行っています．生体モデルを数式の依存グラフと見なして様々な処理を施すことで，プログラム命令レベルでの最適化を可能にしました．

Accelerating ODE-based Simulation of General and Heterogeneous Biophysical Models using a GPU

Tomohiro Okuyama, Masao Okita, Takeshi Abe, Yoshiyuki Asai, Hiroaki Kitano, Taishin Nomura, and Kenichi Hagihara
IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, Vol. 25, No. 8, pp. 1966--1975, (2014-08).

[DOI]

insilicoSim: an Extendable Engine for Parallel Heterogeneous Biophysical Simulations

Eric Heien, Masao Okita, Yoshiyuki Asai, Taishin Nomura, and Kenichi Hagihara
In Proceedings of the 3rd International Conference on Simulation Tools and Techniques (SIMUTools 2010), Malaga, Spain, (2010-03).

[DOI]