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J-GLOBAL ID:202202272697186468   整理番号:22A0560307

FSEI-GPU:左心における流体-構造-電気生理学相互作用のGPU加速シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

FSEI-GPU: GPU accelerated simulations of the fluid-structure-electrophysiology interaction in the left heart
著者 (9件):
資料名:
巻: 273  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: E0081C  ISSN: 0010-4655  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)
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心血管計算モデルの信頼性は,血行動態の正確な解,それらの相互作用の正しい記述と共に組織の超弾性と電気的性質の現実的な特性化に依存する。このようにして得られた流体-構造-電気生理学相互作用(FSEI)は,通常,大きな超計算中心で利用可能な巨大な計算力を必要とし,マルチCPUプロセッサ(MPI加速)を用いた場合でさえ,結果を得るために長い時間を必要とする。近年,グラフィックス処理ユニット(GPU)は,時間対解のかなりの低減を可能にするため,高性能コンピューティングのための便利なプラットフォームとして浮上している。このアプローチは,ツールが,短縮時間内に解決策を必要とする医療決定を支持し,また,おそらく局所計算資源によって得られるならば,特に魅力的である。したがって,著者らのマルチフィジックスソルバは,大規模スーパーコンピュータに頼らず,ヒト心臓の高速かつ正確な血行動態シミュレーションに取り組むために,CUDAフォートランを用いてGPUアーキテクチャにポートされた。本研究では,CPUとGPUの両者を元のソースコードの僅かな修正と相乗的に使用する,不均一クラスタ上のFSEIを加速するためのCUDAの使用について述べた。結果として得られたGPU加速コードは,少数のGPUカードからなる前提計算施設上で走る数時間以内の単一心拍(グリッド解像度に依存して3から10まで)を解決し,それは医療実験室または病院に簡単に設置され,従って,系統的計算流体力学(CFD)支援診断に向けて開かれた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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