[논문 리뷰] Towards Blood Flow in the Virtual Human: Efficient Self-Coupling of HemeLB

J. W. S. McCullough, Robin A. Richardson외 13명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 08.

Lattice Boltzmann Simulation Studies참고 문헌 29인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 HemeLB 라그랑주 유체역학 코드를 위한 효율적인 자기결합 전략을 제안하며, 전체 인간 크기의 동맥 및靜맥 혈관 수형에 걸쳐 고해상도 3D 혈류 시뮬레이션을 가능하게 한다. 메모리 관리, 로드 밸런싱 및 MPI 통신 최적화를 통해 100,000 核 이상에서 거의 선형적 스케일링을 달성하였으며, 대규모에서 동맥 및 정맥 혈류를 성공적으로 결합함으로써 엑사스케일 시스템에서 전체 가상 인간을 시뮬레이션하는 데 있어 중요한 단계를 밟는다.

ABSTRACT

Many scientific and medical researchers are working towards the creation of a virtual human - a personalised digital copy of an individual - that will assist in a patient's diagnosis, treatment and recovery. The complex nature of living systems means that the development of this remains a major challenge. We describe progress in enabling the HemeLB lattice Boltzmann code to simulate 3D macroscopic blood flow on a full human scale. Significant developments in memory management and load balancing allow near linear scaling performance of the code on hundreds of thousands of computer cores. Integral to the construction of a virtual human, we also outline the implementation of a self-coupling strategy for HemeLB. This allows simultaneous simulation of arterial and venous vascular trees based on human-specific geometries.

연구 동기 및 목표

• HemeLB 라그랑주 유체역학 코드를 사용하여 전체 인간 크기 혈관 수형에 걸쳐 고정밀도 3D 혈류 시뮬레이션을 가능하게 하기 위해.
• 엑사스케일 아키텍처에서 대규모 시뮬레이션을 위한 메모리 관리 및 로드 밸런싱의 계산적 병목 현상을 극복하기 위해.
• 환자의 해부학적 구조를 반영한 기하학적 모델을 사용하여 동맥 및 정맥 혈역학을 동기적으로 시뮬레이션할 수 있는 자기결합 전략을 구현하고 검증하기 위해.
• 전체 인간 혈관계의 척도에서 복잡한 결합 혈역학 흐름을 시뮬레이션할 수 있는 가능성을 입증하기 위해.
• 미래의 검증 및 HemeLB의 전체 다중 척도 가상 인간 모델로의 확장에 기초를 마련하기 위해.

제안 방법

• 분산 메모리 시스템에서 대용량 데이터 통신을 효율적으로 하기 위해 HemeLB를 최신 세대 MPI로 개선하였다.
• 대규모 CPU 클러스터에서 성능을 최적화하기 위해 고급 메모리 관리 및 로드 밸런싱 기법을 구현하였다.
• 독립된 HemeLB 인스턴스가 동맥 및 정맥 수형 간의 공유 경계 표면에서 유량 데이터를 교환할 수 있도록 자기결합 프레임워크를 개발하였다.
• 의료 영상에서 재구성한 환자 특화 3D 혈관 기하학적 구조를 사용하여 동맥 및 정맥 영역을 정의하였다.
• 복잡하고 희박한 혈관 기하학적 구조에서 고공간 해상도로 나비에-스토크스 방정식을 해결하기 위해 격자 블로흐 방법을 적용하였다.
• 자기결합의 안정성과 확장성을 검증하기 위해 인간 다리 혈관 구조에서 개념 검증 시뮬레이션을 수행하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 HemeLB는 전체 인간 크기 혈류를 시뮬레이션할 때 100,000개 이상의 CPU 코어에서 거의 선형적 스케일링을 달성할 수 있는가?
• RQ2 HemeLB의 자기결합을 통해 동맥 및 정맥 혈관 수형이 단일 시뮬레이션에서 얼마나 효과적으로 결합될 수 있는가?
• RQ3 여러 개의 HemeLB 인스턴스를 결합할 때 발생하는 성능 병목 현상은 무엇이며, 이를 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ4 자기결합 전략이 대규모에서 벽면 마찰력 및 유량 분포와 같은 혈역학적 특징을 정확히 재구성할 수 있는가?
• RQ5 이 접근법을 전체 가상 인간 모델로 확장하기 위해 필요한 계산 및 알고리즘 개선 사항은 무엇인가?

주요 결과

• HemeLB는 최대 100,000개의 CPU 코어에서 거의 선형적 스케일링 성능을 달성하여 대규모 3D 혈류 시뮬레이션의 강력한 확장성을 입증하였다.
• 자기결합 전략은 동맥 및 정맥 수형 간 수백 개의 경계 지점에서 흐름 데이터를 성공적으로 교환하여 동기화된 시뮬레이션을 가능하게 하였다.
• 이 방법은 10^10개 이상의 격자 점을 포함하는 인간 크기 혈관 기하학적 구조를 시뮬레이션할 수 있었으며, 전체 가상 인간 모델링에 필요한 척도에 가까워졌다.
• 최적화된 MPI 동작과 간소화된 내부 데이터 구조를 통해 통신 오버헤드를 감소시켜 전반적인 효율성을 향상시켰다.
• 인간 다리 혈관에서의 개념 검증 시뮬레이션은 복잡한 속도 및 마찰력 분포와 같은 기대되는 동적 흐름 특징을 성공적으로 재현하였다.
• 본 연구는 향후 생리학적 데이터에 대한 검증 및 다중 척도, 다중 물리적 가상 인간 시뮬레이션으로의 확장에 기초를 마련하였다.