[論文レビュー] BioDynaMo: an agent-based simulation platform for scalable computational biology research

Lukas Breitwieser, Ahmad Hesam+11 more|arXiv (Cornell University)|Jun 8, 2020

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ひとこと要約

BioDynaMo は、並列処理および異種ハードウェアを活用することで、計算生物学の計算を高速化する高性能でオープンソースのエージェントベースのシミュレーションプラットフォームです。単一のサーバーで最大 12.4 億エージェント、ラップトップで最大 1,200 万エージェントのシミュレーションを実現し、最新のシングルスレッドベースラインに対して最大 124× の高速化を達成。72 コアの CPU を使用した並列処理では 76× の並列高速化を実現。C++ および SBML を用いた細胞内ダイナミクスをサポートしています。

ABSTRACT

Abstract Computer simulation is an indispensable tool for studying complex biological systems. In particular, agent-based modeling is an attractive method to describe biophysical dynamics. However, two barriers limit faster progress. First, simulators do not always take full advantage of parallel and heterogeneous hardware. Second, many agent-based simulators are written with a specific research problem in mind and lack a flexible software design. Consequently, researchers have to spend an unnecessarily long time implementing their simulation and have to compromise either on model resolution or system size. We present a novel simulation platform called BioDynaMo that alleviates both of these problems researchers face in computer simulation of complex biological systems. BioDynaMo features a general-purpose and high-performance simulation engine. The engine simulates cellular elements, their interactions within a 3D physical environment, and their cell-internal genetic dynamics. Cell-internal dynamics can be described in C++ code or using system biology markup language (SBML). We demonstrate BioDynaMo’s wide range of application with three example use cases: soma clustering, neural development, and tumor spheroid growth. We validate our results with experimental data, and evaluate the performance of the simulation engine. We compare BioDynaMo’s performance with a state-of-the-art baseline, and analyze its scalability. We observe a speedup of 20–124× over the state-of-the-art baseline using one CPU core and a parallel speedup between 67× and 76× using 72 physical CPU cores with hyperthreading enabled. Combining these two results, we conclude that, on our test system, BioDynaMo is at least three orders of magnitude faster than the state-of-the-art serial baseline. These improvements make it feasible to simulate neural development with 1.24 billion agents on a single server with 1TB memory, and 12 million agents on a laptop with 16GB memory. BioDynaMo is an open-source project under the Apache 2.0 license and is available at www.biodynamo.org. Author summary Computer simulations of biological systems are crucial to gain insights into complex processes of living organisms. However, the development of increasingly large and complex simulations is a difficult task, partly because a strong background in biology as well as computer science is required. In this paper, we introduce BioDynaMo, an agent-based simulation platform with which life scientists can create simulations that are three orders of magnitude faster than the state-of-the-art baseline. By taking advantage of the latest developments in computing hardware, we build a platform that is highly optimized. This enables the simulation of 1.24 billion agents on a single server and 12 million agents on a laptop. BioDynaMo places a lot of focus on hiding computational complexity and providing an easy-to-use interface, such that the life scientist can concentrate on biological aspects, rather than computational. BioDynaMo helps scientists to translate an idea quickly into a simulation by providing common building blocks, and a modular and extensible software design. We analyze the performance of the platform and demonstrate the capabilities with three example use cases: soma clustering, neural development, and tumor spheroid growth. The results support the view that BioDynaMo will help open up new research opportunities for large-scale biological simulations.

研究の動機と目的

• 既存のエージェントベースのシミュレータが現代のハードウェアを十分に活用できず、拡張性に欠けるという制限を解消すること。
• 大規模な生物学的システムをシミュレートする際の開発時間と計算負荷を低減すること。
• 生物学的実験に集中できるように、生物学の研究者が低レベルの実装に煩わされない柔軟でモジュラーかつ使いやすいプラットフォームを提供すること。
• 神経発達や腫瘍球の成長といった複雑な生物学的プロセスを、高解像度かつ大規模にシミュレートできること。

提案手法

• プラットフォームは汎用的なシミュレーションエンジンを用い、細胞エージェント、その三次元物理的相互作用、および細胞内遺伝的ダイナミクスをモデル化する。
• 細胞内ダイナミクスはネイティブ C++ コードまたは SBML を介して実装され、システム生物学ツールとの相互運用性を実現する。
• マルチコア CPU における並列実行を最適化し、ハイパースレーディングを活用してスケーラビリティを向上させる。
• モジュラーかつ拡張可能なソフトウェアアーキテクチャを採用し、生物学的ビルディングブロックの再利用と統合を容易にする。
• 低レベルの計算的複雑性を抽象化し、生物学の研究者が高レベルのインターフェースで利用できるようにする。
• 実世界の生物学的ユースケースを用いて性能を評価し、最新の最先端ベースラインと比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 汎用的なシミュレーションプラットフォームは、大規模な生物学的シミュレーションにおいて、既存のエージェントベースのシミュレータよりも顕著な性能向上を達成できるか？
• RQ2 BioDynaMo は、マルチコア CPU にスケーリング可能でありながら、細胞および遺伝的ダイナミクスのモデリングにおいて高い忠実性を維持できるか？
• RQ3 BioDynaMo の性能は、シングルスレッドおよび並列実行において、最新の最先端ベースラインと比較してどの程度優れているか？
• RQ4 BioDynaMo は、神経発達や腫瘍球の成長といった生物学的に関連性のあるプロセスを、前例のない規模でシミュレートできるか？
• RQ5 本プラットフォームは、高性能コンピューティングの深い専門知識がなくても、研究者の開発オーバーヘッドをどの程度低減できるか？

主な発見

• BioDynaMo は、単一の CPU コアで実行した場合、最新の最先端シングルスレッドベースラインに対して 20–124× の高速化を達成している。
• 72 個の物理的 CPU コアとハイパースレーディングを組み合わせた場合、BioDynaMo は 67–76× の並列高速化を達成している。
• シングルスレッドおよび並列処理の両方の改善を組み合わせることで、テストシステム上ではベースラインより少なくとも 3 次元以上高速化されている。
• 1TB のメモリを搭載した単一サーバー上で 12.4 億エージェントのシミュレーションに成功し、大規模な神経発達シミュレーションの実現可能性を示している。
• 16GB のメモリを搭載したラップトップでも 1,200 万エージェントのシミュレーションが可能であり、パフォーマンスとポータビリティの両面で優れている。
• 実験データとの照合により、すべての 3 つのユースケース（細胞体のクラスタリング、神経発達、腫瘍球の成長）において、シミュレーション結果の生物学的関連性と正確性が確認された。