文献

J-GLOBAL ID：202202229602423604   整理番号：22A0230554

NeuroGPU:GPU上のマルチコンパートメント,生物物理学的詳細ニューロンシミュレーションの加速【JST・京大機械翻訳】

NeuroGPU: Accelerating multi-compartment, biophysically detailed neuron simulations on GPUs

著者 (16件)： Ben-Shalom Roy (Weill Institute for Neurosciences, Kavli Institute for Fundamental Neuroscience, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, United States) ,  Ben-Shalom Roy (Department of Neurology, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, United States) ,  Ben-Shalom Roy (MIND Institute University of California, Davis, CA, United States) ,  Ben-Shalom Roy (Computational Research Division, Lawrence Berkeley National Lab, Berkeley, CA, United States) ,  Ladd Alexander (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Berkeley, Berkeley, CA, United States) ,  Artherya Nikhil S. (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Berkeley, Berkeley, CA, United States) ,  Cross Christopher (Weill Institute for Neurosciences, Kavli Institute for Fundamental Neuroscience, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, United States) ,  Kim Kyung Geun (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Berkeley, Berkeley, CA, United States) ,  Sanghevi Hersh (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Berkeley, Berkeley, CA, United States) ,  Korngreen Alon (The Leslie and Susan Gonda Multidisciplinary Brain Research Center, Bar-Ilan University, Ramat-Gan, Israel) ,  Korngreen Alon (The Mina and Everard Goodman Faculty of Life Sciences, Bar-Ilan University, Ramat-Gan, Israel) ,  Bouchard Kristofer E. (Computational Research Division, Lawrence Berkeley National Lab, Berkeley, CA, United States) ,  Bouchard Kristofer E. (Hellen Wills Neuroscience Institute & Redwood Center for Theoretical Neuroscience, University of California, Berkeley, Berkeley, CA, United States) ,  Bouchard Kristofer E. (Biological Systems and Engineering Division, Lawrence Berkeley National Lab, Berkeley, CA, United States) ,  Bender Kevin J. (Weill Institute for Neurosciences, Kavli Institute for Fundamental Neuroscience, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, United States) ,  Bender Kevin J. (Department of Neurology, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, United States)
資料名： Journal of Neuroscience Methods  (Journal of Neuroscience Methods)
巻： 366  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1129A  ISSN： 0165-0270  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 個々のニューロンの膜電位は,数桁にわたる空間的時間スケールで作用する多数の相互作用生物物理学的過程に依存する。これらのプロセスのマルチスケール特性は,特定のニューロンにおける膜電位の正確な予測が詳細なシミュレーションの利用を必要とすることを指示する。残念なことに,生物学的に詳細なニューロンモデル内のパラメータ制約は困難であり,貧弱なモデル適合をもたらす。この障害は,パラメータ空間の数値最適化あるいは詳細な探査によって部分的に克服できる。しかし,現在,中央処理ユニット(CPU)計算に頼るこれらのプロセスは,モデル挙動における限界改善のための計算時間において,しばしば桁の増加を招いている。結果として,モデル品質は計算資源を収容するためにしばしば損なわれる。ここでは,ニューロンシミュレーションを加速するためにグラフィックス処理ユニット(GPU)の固有並列化構造を利用するシミュレーション環境NeuroGPUを提示した。NeuroGPUは,単一コアで走行するNEURONシミュレーションよりも10-200倍速く,GPUシミュレータ(CoreNEURON)より5倍速く,最も生物学的に詳細なモデルをシミュレートすることができる。NeuroGPUはモデルパラメータ調整のために設計され,GPUが,異なるパラメータで同じモデルの多重(>100)インスタンスを実行することによって十分に利用されるとき,最良に実行される。多重GPUを使用するとき,NeuroGPUは,単一コアシミュレーションと比較して,特に異なるパラメータで同じモデル形態をシミュレートするとき,800倍のスピードアップに達することができる。ニューロンの応答景観を明らかにするために,大規模パラメータ探査を通してNeuoGPUの電力を実証した。最後に,シミュレーションおよび実験データに対するモデルの高精度フィッティングを達成するために,生物物理学的に詳細なニューロンモデルの数値最適化を加速させた。したがって,NeuroGPUは,多くの科学者によってアクセス可能な一般的に使用される計算システムに関するマルチコンパートメント,生物物理学的に詳細なニューロンモデルの迅速なシミュレーションを可能にする最速の利用可能なプラットフォームである。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  相互作用 ,  計算機システム ,  シミュレータ ,  電力 ,  *ニューロン ,  膜電位 ,  多重化 ,  *生物物理学 ,  コンダクタンス
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  マルチスケール ,  モデルパラメータ ,  GPU【プロセッサ】 ,  計算資源 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コンパートメントモデル ,  生物物理学的シミュレーション ,  コンダクタンスに基づくモデル ,  電気生理学 ,  グラフィカル処理ユニット

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： GPU ,  マルチ ,  コンパートメント ,  生物物理学 ,  ニューロン ,  シミュレーション ,  加速