2014 Fiscal Year Research-status Report
大規模汎用生体モデル開発のための高性能シミュレーションクラウド
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26730035
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
置田 真生 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (50563988)
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2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 自動並列化 / 生体シミュレーション / クラウドサービス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究の全体構想は、生体機能の本質的理解を支援するため、多様な生体機能を統合した大規模
生体モデルの高速なシミュレーションを生体機能研究者に提供することである。この構想のもと、これまでに汎用生体シミュレータ Flint を開発し、生体機能モデル記述言語PHMLで記述した生体モデルから並列実行可能なシミュレーション・プログラムを自動的に生成する手法を確立している。さらに Flint を広く利用するための手段として、ブラウザから実行できるクラウドシミュレーションサービス Flint K3 を提供している。
本研究では、既存の生体シミュレータ Flint および Flint K3 に対して次の 2 つの拡張を行う。
（1）単一シミュレーションのスケーラビリティ向上（対象:Flint）
（2）クラウド環境における複数シミュレーションのスループット向上（対象:Flint K3）
平成26年度は、主に（1）の目的に取り組んだ。既存の Flint は生体モデルを数式を頂点とする依存グラフとして解釈し変換する粗粒度グラフ方式を採用しているが、大規模な生体モデルに対してはグラフの生成および分割に要するコストが大きく、スケーラビリティ低下の原因となっていた。そこで新たな手法として、生体モデルを階層的なモジュールを頂点とする粗粒度グラフとして解釈・分割した後に細粒度グラフ方式を適用する二階層式グラフ方式を開発した。二階層グラフ方式を用いることで、約460万個の常微分方程式を含む大規模なモデルに対するシミュレーション・プログラムの生成において、必要な主記憶量を約1/5に削減し、実行時間を約1/4に短縮できた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の研究計画では、平成26年度は単一シミュレーションのスケーラビリティ向上について遂行し、平成27年度以降にクラウド環境における複数シミュレーションのスループット向上について遂行する予定であった。
平成26年度は予定通り前者に取り組み、シミュレーション並列化のボトルネックを解消してスケーラビリティ向上を達成した。具体的には、従来は32並列実行時に高々2.7倍の速度向上しか得られなかった場合に対して、改善後は32並列実行時に約15.6倍の速度向上を得られた。
さらに後者についても部分的に先行して取り組みをはじめ、クラウド環境における単一シミュレーションの使用資源量を自動最適化する手法を開発中である。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の予定通り、クラウド環境における複数シミュレーションのスループット向上について取り組む予定である。ただし、研究を遂行する上での課題として、Flint K3 が稼働するクラウド環境の移行に伴う作業が挙げられる。Flint K3 は他研究機関の提供するクラウド環境上に構築しているが、先方の都合により旧環境を廃止して新環境へ移行する必要が発生した。情報連携の不手際などもあり、この移行を平成26年度内に終えることができなかった。そこで当初の予定に加え、今後の方針を次のように変更する。
（1）Flint K3 のクラウド環境移行を優先して遂行する
（2）本年度の成果を Flint K3 に反映し、一般に利用できるよう公開する
（3）クラウド環境において複数のシミュレーションを同時実行する場合に、最も効率的な資源割り当てを自動的に決定するシステムを開発する
（4）実際の利用データに基づいてシステムの課題を洗い出し、改善に取り組む
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| Causes of Carryover |
PC部品の高騰と支給額の減額により、当初予定していた大容量メモリ・マルチコア計算機の購入が適わなかった。購入時期を検討するため、昨年度内の購入を見送った。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
想定仕様の大容量メモリ・マルチコア計算機の購入は価格的に難しい状況が続く見込みであるため、研究上の必要を考慮して仕様を変更した機器を購入する予定である。
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