2013 Fiscal Year Annual Research Report

次世代放射線シミュレーション基盤の開発

Research Project

Project/Area Number	25246044
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
Research Institution	High Energy Accelerator Research Organization
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)
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, 研究機関講師 (10353369) 藏重久弥神戸大学, 理学(系)研究科(研究院), 教授 (20205181) 山下智弘神戸大学, 医学(系)研究科(研究院), 研究員 (20567086) 大町千尋名古屋市立大学, 医学(系)研究科(研究院), 研究員 (20588967) 阿蘇司長岡技術科学大学, 工学部, 准教授 (30290737) 歳藤利行名古屋市立大学, 医学(系)研究科(研究院), 研究員 (30377965) 尼子勝哉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, 研究員 (50044772) 田中覚立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60251980) 木村彰徳足利工業大学, 工学部, 准教授 (60373099) 尾崎正伸独立行政法人宇宙航空研究開発機構, その他部局等, 助教 (90300699)
Project Period (FY)	2013-10-21 – 2017-03-31
Keywords	シミュレーション / マルチスケール / 放射線
Research Abstract	次世代放射線シミュレータの開発に向け、平成25年度は全体設計に必要な要求要件の採取と仕様の明確化を行った。放射線シミュレータの主要な分野における利用者およびGeant4の開発者とともに会合を行い、要求要件の聞き取りと設計方針に関する議論を行った。その結果、物理現象の再現性は現状以上に必要であり、精度を落として高速化する必要はないということが理解された。分野によって異なるが現状に比べて数倍から数十倍の計算速度が必要であることが分かった。平成25年度は、並列処理計算機技術の将来性に関する調査を平行して実施した。現時点では、many core CPU(一つのCPUに多数のコアを搭載)やGPGPU(General-purpose computing on graphics processing units)が有望な技術であり、これらの技術を有効に効率的に利用するための研究を行った。Geant4の最新版は、マルチスレッドに対応したので、Intel Xeon-Phi上で実行し、コアの数に比例して性能の向上が見られることを確認した。今後、Xeon-Phiなどmany coreアーキテクチャ上での実効性能の向上を目指した研究を継続する。GPGPUに関しては、プロトタイプを作成し、GPGPUに関する理解を深めるとともに、性能の検証を行った。単純化するために、水中における電子と光子の相互作用のみを実装し、放射線治療のシミュレーションを試みた。単純な場合においては、Geant4と比較して40倍程度の性能向上があった。今後、より実際的なシミュレーションを行うためにより多くの物理プロセスを実装する必要がある。GPGPU用の計算アルゴリズムの開発とコードの効率化を合わせて実施する予定である。将来的には、many coreとGPGPUのコードが単一のフレームワークで実施できることが望ましい。必要に応じて両方のハイブリッド計算の実現も視野に入れ、今後の研究開発を行う。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 交付決定が遅かったため大変な努力が必要であったが、おおむね順調に研究が進展していると評価する。平成25年度の目標であった、放射線シミュレーションの各応用分野における要求用件の調査を完了した。また、Geant4 開発者とユーザに対し、改善の必要性に関する調査を実施し、開発目標を定めた。また、並列処理計算機技術の将来性に関する調査を平行して行った。many core CPU(一つのCPUに多数のコアを搭載)やGPGPU(General-purpose computing on graphics processing units)が有望な技術であり、これらの技術を有効に効率的に利用するための研究と開発を開始し継続している。メモリ階層を意識し効率的に計算するために、シミュレーションの対象となるジオメトリ情報の配置や粒子の情報の配置に関して、改善する方法の研究を行った。可視化技術に関する研究に着手した。可視化技術は、結果を直感的に理解するために重要な技術である。シミュレーションを行いつつ同時に可視化する必要があるかどうか議論を利用者とも行った。特にデバッグ目的で必要だという意見が多かったため、計算を並列に行いつつ、可視化を行うために必要な技術の開発の検討を開始した。国外にいるGeant4開発者および利用者の意見も聞くための研究会を開催し、研究の方向性を決めるために必要な議論を行うことができた。
Strategy for Future Research Activity	平成25年度に医学、宇宙、素粒子物理学などの分野の利用者を対象に行った要求要件の調査により、放射線シミュレーションの計算速度の向上が科学の新しい局面を開くことが分かった。特に医学分野においては、患者の治療への応用に向け、計算速度の向上が必須であることが分かった。ただし、どの分野においても、結果の精度を落として高速化する需要はないことも分かった。今後も国外のGeant4開発者を含め、内外の研究者に協力を頂き、詳細に要求要件の調査と分析を続ける。 GPGPUを利用し、水中において、電磁相互作用のシミュレーションを行うためのプロトタイプの開発を平成25年度から行っているが、さらに開発と研究を推進する。スタンフォード大学のGerritsen氏らのグループ、SLACの浅井慎氏らのグループとも協力して研究開発を実施する。マルチスレッド対応のGeant4のバージョンが完成したので、Xeon-Phiを用いた並列計算を試み、計算時間短縮の手法についての研究と開発を行う。GPGPUとXeon-Phiの両方のシナリオを評価し、どのようなアプリケーションがそれらに適合するのかの考察を行う。細胞レベルにおける放射線の影響を定量的に知りたいという需要が高まったおり、Geant4-DNAと呼ばれるコードが開発されている。これをGPGPUまたはXeon-Phi上への移植可能性の検討を行う。可能であれば、Geant4-DNAの限られた機能をプロトタイプとして実装を行う。プロトタイプの実装や性能評価は生成25年度に購入した計算機を利用し実施する。