=Paper= {{Paper |id=Vol-1482/602 |storemode=property |title=Разработка высокопроизводительного метода исследования морфологии биологических объектов с реализацией на GPU (Development of high-performance GPU-based technique for mor-phological research of biological objects) |pdfUrl=https://ceur-ws.org/Vol-1482/602.pdf |volume=Vol-1482 }} ==Разработка высокопроизводительного метода исследования морфологии биологических объектов с реализацией на GPU (Development of high-performance GPU-based technique for mor-phological research of biological objects)== https://ceur-ws.org/Vol-1482/602.pdf
     Суперкомпьютерные дни в России 2015 // Russian Supercomputing Days 2015 // RussianSCDays.org



    Разработка высокопроизводительного метода исследования
    морфологии биологических объектов с реализацией на GPU*
                                  Н.И. Гаврилов, В.Е. Турлапов
           Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

          Surface-to-Volume Ratio, SVR является одной из важнейших характеристик всех био-
          логических объектов. Эта величина характеризует интенсивность обмена биообъекта
          в целом с внешней средой и имеет характерную зависимость от радиуса (R) объекта
          как 1/R. Для локального исследования сложных полигональных реконструкций кле-
          ток мозга в величинах SVR предложен метод расчета объёма, высекаемого сферой в
          полигональной модели, при той же точности вчетверо лучший по производительно-
          сти традиционного метода Монте-Карло для CPU и в 60 раз – для GPU.

    Вычисляется скалярное поле SVR(X) в 3D пространстве как S/V (рис.1а). Площадь S скла-
дывается из площадей треугольников, находящихся целиком внутри Ω, и из отсекаемых частей
пограничных треугольников. Объём V – это объём, ограниченный сферой Ω и поверхностью S.
Площадь части треугольника, находящейся внутри Ω частично (рис.1б), вычисляется методом
Монте-Карло. В качестве примера использована модель клетки мозга из 115753 треугольников.
    Для вычисления объёма тела предложено использовать интегрирование не по объёму, как в
методе Монте-Карло, а по поверхности. При этом треугольники поверхности равномерно засе-
ваются множеством точек (рис.1б), окрестности которых рассматриваются как верхнее основа-
ние усечённого конуса Vi (рис.1в), тогда как центр нижнего основания лежит на поверхности
сферы Ω. Если нормаль треугольника направлена против P, то Vi отрицательно. Предложенный
метод на CPU ускоряет вычисления в 4 раза по сравнению с интегрированием по объёму.
    Для вычислений на GPU использованы GLSL-шейдеры. Каждый поток вычисляет вклад
треугольника Тi в интеграл (рис.1в). В зависимости от выбора размера текстуры, хранящей
вершины треугольников, время расчёта варьируется от 40 секунд (размер 16х256) до получаса.
Опорные точки P в нашей реализации вычисляются на CPU и это занимает до 70% всего вре-
мени. Тем не менее, использование GPU дало дополнительный прирост в 60 раз (для GPU
GeForce GTX 580). Метод и вычислительный алгоритм неоднократно опробованы и развиты в
реальных задачах исследования клеток мозга, начиная с работы [1].




        Рис.1. а) Сечение сферой Ω для расчета SVR(X)=S/V (слева); б) случайный выбор точек на тре-
 угольнике внутри сферы Ω для расчета S и V; в) интегрирование по поверхности: объёмов Vi, заданных
треугольниками Ti (справа). Точка P задаётся случайно внутри сферы, она едина для всех треугольников.

Литература
1. Patrushev I.V., Gavrilov N.I., Turlapov V.E., Semyanov A.V. Subcellular location of astrocytic
   calcium stores favors extrasynaptic neuron-astrocyte communication // Cell Calcium. V. 54. № 5.
   2013. P. 343–349.

*
 Работа поддержана грантом (соглашение от 27 августа 2013 г. № 02.В.49.21.0003 между МО РФ и
ННГУ).


                                                 602
   Суперкомпьютерные дни в России 2015 // Russian Supercomputing Days 2015 // RussianSCDays.org



Development of high-performance GPU-based technique for mor-
phological research of biological objects
Nikolay Gavrilov and Vadim Turlapov
Keywords: GPGPU, astrocytes, cells morphology, Monte-Carlo, surface integral
Surface-to-Volume Ratio, or SVR is one of the most important characteristics of biological
objects’ morphology. This measure characterizes the metabolism of a bio object and has
inverse relation to its radius R as 1/R. We propose a method for local research of spatial
morphology of bio objects in SVR terms. A new computational method was proposed to
calculate the volume inside arbitrary mesh and a sphere intersection that is four times faster
than a conventional Monte-Carlo method giving the same precision. GPU-implementation
increased algorithm performance in 60 times.