Research and Development of Computational Storage Technology to Realize Large Scale Neuron Structure Visualization

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H02194
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 21060:Electron device and electronic equipment-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: Tanaka Yoichiro 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (60801123)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山本 英明 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (10552036) ; グリーブス サイモン・ジョン 東北大学, 電気通信研究所, 准教授 (60375152) ; 平野 愛弓 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (80339241)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: コンピュテーショナル・ストレージ / 神経構造 / 可視化

Outline of Final Research Achievements

We have developed a computational-storage analytics system with KVS Distributed Object storage embedded. Optimizing data allocation in the system enabled performance improvement and HDDD cluster parallel-transfer edge cache largely enhanced data access speed. We were successfully achieved analytics of stimulation response analytics for reconstructed neural networks, reservoir computing characterization, and enhanced responses to inflammatory cytokine.
We have confirmed that the recording densities of both microwave-assisted perpendicular magnetic recording and heat-assisted recording doubled over conventional recording scheme by completing demultiplex recording methods for each recording technology.

Free Research Field

電子デバイスおよび電子機器関連

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

脳神経科学領域で必要とされるPB級大規模データによる３次元可視化解析に対し、データ移動を最小にして解析を可能とするエッジ配置型分散オブジェクト・コンピュテーショナル・ストレージの基礎構成を試作し、基本性能を検証することができた。大規模データの解析効率を高め、ビッグデータ創出源におけるリアルタイム解析をも可能とする道筋を明確に示すことができたと考える。従来の垂直磁気記録方式によるHDDの記録容量を２倍に高める多重記録方式の有効性を検証することができ、本コンピュテーショナル・ストレージの大容量記憶性能を飛躍させる原動力になることが示された。