@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00075550,
 author = {奥山, 倫弘 and 置田, 真生 and 安部, 武志 and 浅井, 義之 and 野村, 泰伸 and 萩原, 兼一 and Tomohiro, Okuyama and Masao, Okita and Takeshi, Abe and Yoshiyuki, Asai and Taishin, Nomura and Kenichi, Hagihara},
 issue = {9},
 month = {Jul},
 note = {insilicoSim は多数の多様な常微分方程式から構成されるヘテロな生体モデルを扱う汎用生体シミュレータである．多様なモデルを扱うために，このシミュレータはシミュレーションに関わる数式を表す独自形式のバイトコード用インタプリタとして動作する．本稿ではこのインタプリタを GPU（Graphics Processing Unit） に実装し，シミュレーションを高速化する手法を述べる．数式間のデータ依存に基づくレベルスケジューリングを用い，相互依存のない数式を並列計算する．スレッド間での処理の分岐を避けるために，類似した式を同じワープのスレッドに割り当てる．また，ワープごとにバイトコードを単一化し，メモリ参照を削減する．結果，約 4000 個の式を含むモデルを CPU での単一コアと比べ 13.6 倍高速にシミュレーションできた．, insilicoSim is a general biophysical simulator for heterogeneous biophysical models that are consists of many and manifold ordinary differential equations. In order to simulate a variety of models, this simulator operates as an interpreter for an internal byte code representation of simulation related mathematical expressions (MEs). This paper describes an acceleration method of this simulator by implementing its interpreter on the graphics processing unit (GPU). We use level scheduling under the constraint of data dependence among MEs to compute independent MEs in parallel. Our method assigns similar MEs to threads in the same warp to reduce divergent branches. We also reduce memory access by unifying byte codes interpreted by a warp. Our method simulates a model containing 4000 MEs 13.6X faster than that on a core of the CPU.},
 title = {インタプリタ型汎用生体シミュレータinsilicoSimのGPUによる高速化},
 year = {2011}
}