@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00080262,
 author = {林, 明宏 and 松本, 卓司 and 見神, 広紀 and 木村, 啓二 and 山本, 啓二 and 崎, 浩典 and 高谷, 保行 and 笠原, 博徳 and Akihiro, Hayashi and Takuji, Matsumoto and Hiroki, Mikami and Keiji, Kimura and Keiji, Yamamoto and Hironori, Saki and Yasuyuki, Takatani and Hironori, Kasahara},
 book = {ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム論文集},
 month = {Jan},
 note = {粒子線によるがん治療は臨床レベルで実用化されており，外科的侵襲を伴わず患者への負担が少なく，また X 線放射線治療の様に皮膚からがん患部までの正常細胞に損傷を負わせることもなくその高い治癒率から注目を集めている．治療にあたっては医師が事前に計算機を使用してがん細胞にのみ照射するための照射計画のシミューレーションを行うが，標的に必要な投与線量が集中するように各種機器の設定条件を調整するには，シミュレーションを繰り返して評価することが必要であり時間が非常にかかるなどの問題点があった．本論文では，この治療計画を高速に行う重粒子線治療用線量計算エンジンの並列化手法を提案する．具体的には逐次プログラムをコンパイラで並列化しやすい Parallelizable C によって記述された計算エンジン本体を開発することにより OSCAR 自動並列化コンパイラにより自動並列化を行う．これにより一度だけの書き換えで任意の SMP サーバーで任意プロセッサ数に対応できるようにした．その結果 IBM Power 7 プロセッサを搭載した日立 SR16000 SMP サーバー上において．64CPU 使用時に約 50 倍，そして Intel Xeon X5670 プロセッサを搭載した日立 HA8000/RS220 SMP サーバー上において，12CPU 使用時に約 9 倍の性能向上を実現し，提案手法が高いスケーラビリティを実現可能であることを確認した．, Particle radiotherapy has been attracted much attention since it is very effective to treat cancer. However, it takes a long time to simulate the dose calculation before the treatment. It is essential to gain the performance of a treatment simulation by using multicore processors. In this paper, we realize an automatic parallelization of the dose calculation engine for particle radiotherapy. This dose calculation engine is based on the clinically used program developed by National Institute of Radiological Sciences (NIRS) and Mitsubishi Electronics. This paper proposes a processing scheme for the application and enables OSCAR compiler to exploit the parallelism of the dose calculation engine. As a result, the proposed method attains good speedups of 9.0 times with 12 CPUs on Hitachi HA8000/RS220 system based on the Intel Xeon Processor and 50.0 times with the 64 CPUs on Hitachi SR16000 system based on the IBM Power 7 processor.},
 pages = {135--143},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {重粒子線がん治療用線量計算エンジンの自動並列化},
 volume = {2012},
 year = {2012}
}