研究課題
汎用生体機能シミュレータをGPUおよびGPUクラスタで高速化することに成功した．約12万心筋細胞，約460万個の微分方程式を含む心臓モデルFSKに対して，1台のGPU Tesla K20 を用いて実時間4秒間（0.005ミリ秒間隔で80万ステップ）のシミュレーションを約2時間で実行できる．これは，スーパーコンピュータ「京」の128 CPUコアを用いた並列計算の性能に相当する．さらにGPU装備のPCを複数台用いて並列実行する場合は，シミュレーション対象の大きさに適切なPC台数の範囲において，台数効果が得られている．PC間でデータ転送する際に，GPUとPC間で効率よくデータ転送できるように，GPU内部でのデータの並び順を工夫した．シミュレーションの高速化により，例えば心室筋細胞の膜電位ダイナミクスを再現する生体機能モデルの研究が加速し，薬物動態から心臓電気生理までの統合的にシミュレーションでき，新しい強心薬ベスナリノンの濃度に依存して心臓が正常な動きに戻ることの確認できている．シミュレーション対象の生体モデルが大規模になると，シミュレーションの計算を表現するサイクルなしのグラフが大規模になり，GPUのソースプログラムを生成することに数時間かかる．これを高速化するために，グラフの分割に工夫する必要があるが，今後の課題である．
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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Parallel Computing
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