多階層生体機能を解明する汎用シミュレータのヘテロ計算による高速化
Publicly Offered Research
Project Area | Establishment of Integrative Multi-level Systems Biology and its Applications |
Project/Area Number |
25136711
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Review Section |
Complex systems
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Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
萩原 兼一 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (00133140)
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Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2015-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2014)
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Budget Amount *help |
¥10,400,000 (Direct Cost: ¥8,000,000、Indirect Cost: ¥2,400,000)
Fiscal Year 2014: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2013: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
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Keywords | 汎用生体機能シミュレータ / 大規模生体モデル / 並列処理 / GPGPU / スーパーコンピューティング / ヘテロ計算 |
Outline of Annual Research Achievements |
本領域では、生体機能の本質的理解のために、統合的多階層生体機能学推進のための基盤システムを構築し、汎用生体機能モデル記述言語PHML(Physiological hierarchy markup language)で記述した生体モデルを、シミュレータFlintを用いてシミュレーションしている。このシミュレーションは非常に多くの計算量を必要とするため、Flintの並列計算による高速化が重要である。 本研究では、昨年度までにいくつかの並列計算機環境におけるFlintの並列計算を実現した。具体的には、グラフィックスプロセッサGPU、マルチコアCPU、PCクラスタ、およびスーパーコンピュータ「京」で稼働するトランスレータ(コンパイラ)方式のシミュレータを開発した。 平成26年度は、GPUで動作するシミュレータに関して、より高速な並列計算の方法を確立した。シミュレーションに必要な計算を複数の部分に分割し、部分ごとに最適化したものを一つにマージすることで、全体をひとつとして最適化する従来手法と比較してGPUの利用効率を向上させた。 その結果、たとえば約12万心筋細胞、約460万個の微分方程式を含む心室モデルのシミュレーションを、GPU Tesla K20mを用いて従来手法では約2時間を要するところを約1時間20分に短縮し、約1.45倍の高速化を達成した。
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Research Progress Status |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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Strategy for Future Research Activity |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(2 results)
Research Products
(19 results)
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[Journal Article] A Versatile Platform for Multilevel Modeling of Physiological Systems: SBML-PHML Hybrid Modeling and Simulation2014
Author(s)
Yoshiyuki Asai, Takeshi Abe, Hideki Oka, Masao Okita, Ken ichi Hagihara, Samik Ghosh, Yukiko Matsuoka, Yoshihisa Kurachi, Taishin Nomura, and Hiroaki Kitano
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Journal Title
Advanced Biomedical Engineering,
Volume: Vol. 3
Pages: 50-58
NAID
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Peer Reviewed / Open Access / Acknowledgement Compliant
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