2019 Fiscal Year Annual Research Report
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17H01084
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| Research Institution | High Energy Accelerator Research Organization |
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Principal Investigator |
佐々木 節 大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, 計算科学センター, 教授 (50259983)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村上 晃一 大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, 計算科学センター, 准教授 (10353369)
藏重 久弥 神戸大学, 先端融合研究環, 教授 (20205181)
山下 智弘 神戸大学, 医学研究科, 医学研究員 (20567086)
大町 千尋 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 研究員 (20588967)
阿蘇 司 富山高等専門学校, その他部局等, 教授 (30290737)
歳藤 利行 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 研究員 (30377965)
岡田 勝吾 大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, 計算科学センター, 助教 (40731732)
田中 覚 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60251980)
木村 彰徳 足利大学, 工学部, 教授 (60373099)
尾崎 正伸 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 宇宙科学研究所, 准教授 (90300699)
小井 辰巳 中部大学, 工学部, 准教授 (60831774)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 放射線シミュレーン / 超並列計算 / GPGPU |
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| Outline of Annual Research Achievements |
放射線の影響を定量的に評価するためには、シミュレーションによる外はなく、放射線を用いるあらゆる分野で放射線シミュレータが利用されている。従来の放射線シミュレータは、測定結果を十分精度よく再現することができるが、計算時間が長大であることが問題であった。MPEXSは、GPUを用いて、超並列計算を行うことで、従来の放射線シミュレータと比較し、数百倍から1000倍の計算速度を得ることができた。MPEXSは、ソフトウエアツールキットとして開発されており、個々の事例にに合わせてアプリケーションを開発する。個々の事例により必要とされる要件は様々であり、必要とされる精度と計算時間も異なる。がんの粒子線治療と細胞レベルにおける放射線の影響の二つの課題に絞り、開発したMPEXSを適用し、従来の放射線シミュレータとの比較を行った。圧倒的な計算速度を得た一方で、精度は、従来の放射線シミュレータと変わらないことを示すことが出来た。会議等での発表でも、大きな反響があり、論文出版の準備を進めている。汎用化するためには、さらに多くの開発要素があり、今後も長期にわたる開発の継続が必要である。出版した論文"MPEXS‐DNA, a new GPU‐based Monte Carlo simulator for track structures and radiation chemistry at subcellular scale",Medical Physics Volume 46, Issue 3, March 2019, Pages 1483-1500, DOI: 10.1002/mp.13370が当該出版社のTop Download Paper 2018-2019賞を受けた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
MPEXSの開発は順調に進んでおり、適用可能な事例が増加している。それぞれの事例ごとにアプリケーションを開発し、既存のシミュレータと比較した。従来のものと比較し、圧倒的な計算速度を実現している一方で、計算結果は、従前のシミュレータと矛盾していない。今後さらに開発を続けることで、より多くの事例に関して適用が可能となる。
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| Strategy for Future Research Activity |
新たなに発表されたＧＰＵを用い、性能の評価を行うとともに、必要な改良を施す。適用可能な事例をさらに広げるために必要な改善と改良を加え、より実用的な放射線シミュレータとして利用できる環境の整備を目指す。新型のＧＰＵでは、同時に実行可能なスレッド数がさらに増え、メモリも増強されているので、現行型に比べ、2倍から数倍の性能向上が期待できる。性能評価を行った上で、学会での口頭発表や、論文として出版を行いたい。さらに汎用化するためには、さらに多くの開発要素があり、今後も長期にわたる開発の継続を行いたいと考えている。
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