超高速空間モデルシミュレータの実装

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: 超高速空間モデルシミュレータの実装
• 著者・編者: 舟橋, 啓; 広井, 賀子
• 著者標目: 舟橋, 啓; 広井, 賀子
• 出版年月日等: 2014
• 出版年（W3CDTF）: 2014
• 並列タイトル等: チョウコウソク クウカン モデル シミュレータ ノ ジッソウ; Chokosoku kukan moderu shimyureta no jisso; Design and Implementation of high-performance spatial model simulator
• タイトル（掲載誌）: 科学研究費補助金研究成果報告書
• 本文の言語コード: jpn; eng
• 件名標目: 情報工学,並列処理,GPGPU,空間モデル,偏微分方程式,数値積分,SBML
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: type:text; 細胞・組織 レベルにおける空間モデルシミュレーションは数時間から数日と計算時間がかかり, 高速化の必要性が高まっていた。本研究課題では, GPU(Graphics Processing Unit) を利用することで, 細胞・組織レベルにおける空間モデルシミュレーションを高速化するソフトウェア基盤を構築した。空間モデルシミュレーションは偏微分方程式ベースの拡散方程式, 移流方程式, 反応拡散方程式の3種類を対象とし, 高速化を行った。本研究課題の実装により, 移流方程式では52倍, 反応方程式では64倍, 拡散方程式では63倍の高速化を達成した。 On a spatial model simulation based on PDEs, the simulation space is discretized by grid and simulators will compute on each grid sequentially which will increase the simulation time enormously depending on the number of grids. In order to solve this problem, we have applied parallelization of this sequential numerical integration on GPGPU (General Purpose computing on GPU). In this research, we parallelized a CPU-based SBML spatial model simulator by GPGPU. We implemented numerical integration of advection, reaction and diffusion equation with NVIDIA CUDA. For the evaluation of the CPU application, we used Intel Xeon X5687 and for the evaluation of GPU case, we used Tesla K40. As a result, we achieved 52x performance improvement in advection equation, 64x in reaction equation, 63x in diffusion equation for 512x512 grids.; 研究種目 : 基盤研究(B) 研究期間 : 2012～2014 課題番号 : 24300112 研究分野 : システム生物学
• 一次資料へのリンクURL: https://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=KAKEN_24300112seika
• オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
• 関連情報: 科研費研究者番号 : 70324548; 科研費研究者番号 : 20548408
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 慶應義塾大学 : 慶應義塾大学学術情報リポジトリ