Polski projekt Timothy umożliwia jednak modelowanie rozwoju bardzo złożonych kolonii komórek. Naukowcy wykorzystują w tym celu procesory Intel® Xeon Phi(TM), wyspecjalizowane w obliczeniach równoległych.
Prognozowanie pogody. Modelowanie zachowań płynów. Symulowanie i analiza zachodzących w kosmosie procesów oraz tworzenie dynamicznych modeli Wszechświata. Przewidywanie cen opcji i akcji na giełdzie. Wirtualna rekonstrukcja żywych komórek, a nawet całych ich kolonii, składających się na tkanki. Te wszystkie wyzwania wymagają licznych, bardzo skomplikowanych matematycznie symulacji numerycznych.
Olbrzymim wyzwaniem dla komputerów są też wszelkie obliczenia związane z uczeniem maszynowym (_ ang. machine learning _), polegającym na trenowaniu sieci neuronowych. Dzięki nim możliwe jest między innymi automatyczne rozpoznawanie obrazów czy też mowy – łatwe dla nas, ale wciąż trudne dla maszyn.
Zarówno symulacje numeryczne, jak i uczenie maszynowe wymagają przetwarzania gigantycznej ilości danych, ale to nie wszystko. Ze względu na charakter obliczeń, potrzebne są procesory wyspecjalizowane, o architekturze zaprojektowanej z myślą o obliczeniach równoległych, a nie klasycznie sekwencyjnych, z którymi tak dobrze radzą sobie np. jednostki Intel_ _Core napędzające nasze domowe i biurowe komputery. Takimi właśnie jednostkami obliczeniowymi, stworzonymi specjalnie na miarę wyżej wymienionych wyzwań, są procesory z rodziny Intel Xeon Phi. Potrafią przeliczać wiele wątków wykonujących podobne działania oraz przeprowadzać operacje arytmetyczne na wielu danych jednocześnie.
Dodatkową korzyścią z wykorzystania wyspecjalizowanych procesorów jest to, że – jako że mają zmniejszony pobór mocy – można z nich zbudować komputer o większej liczbie węzłów.
Procesory Intel Xeon Phi charakteryzuje duża liczba rdzeni i efektywne wykonywanie operacji wektorowych. Te jednostki potrafią przeprowadzać obliczenia arytmetyczne nawet na 8- i 16-elementowych wektorach. Kolejnym wyróżnikiem Intel Xeon Phi(TM) jest zastosowanie bardzo szybkiej pamięć MCDRAM, o przepustowości nawet pięciokrotnie większej w porównaniu do tradycyjnych pamięci DDR. Procesory z tej rodziny mają interfejs sieciowy typu fabric i pozwalają na szybkie transfery dużej ilości danych z pominięciem tradycyjnych protokołów sieciowych jak TCP/IP. Reasumując, są imponująco wydajne w zastosowaniach, z myślą o których zostały stworzone.
Powyższe atuty zadecydowały o wybraniu procesorów Intel Xeon Phi do obsługi programu Timothy stworzonego przez pracowników Interdyscyplinarnego Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego (ICM). Naukowcy wykorzystali procesory Intel Xeon Phi drugiej generacji. Merytorycznego wsparcia udzielili naukowcom eksperci z gdańskiego centrum badawczo-rozwojowego Intela.
_ – _ Procesory Intel są obecnie wykorzystywane w ponad 97% serwerów przetwarzających obciążenia związane z uczeniem maszynowym. Procesor Intel® Xeon® z rodziny E5 to najczęściej używany procesor do obsługi uczenia głębokiego, a ostatnio wprowadzony na rynek procesor Intel® Xeon Phi(TM) zapewnia skalowalną wydajność potrzebną do deep learning_ – _mówi Gabriela Maksymiuk, Territory Marketing Manager CEE, Intel.
Metody numeryczne mają w biologii szerokie zastosowanie. Symulacja procesów zachodzących w wielu komórkach pozwala na zmniejszenie kosztów badań, pozwala uzupełniać albo korygować wyniki otrzymane na drodze eksperymentów. Cyfrowe modelowanie wykorzystuje się m.in. badaniach rozwoju nowotworów, kolonii bakterii, procesów gojenia się ran.
W przypadku programu Timothy, przy wykorzystaniu mocy obliczeniowej procesorów Intel Xeon Phi możliwe jest przeprowadzanie symulacji kolonii komórkowych rzędu aż 109. To liczba komórek odpowiadająca 1 cm3 tkanki.
System Timothy modeluje zarówno rozwój i podział komórki, interakcje między sąsiednimi komórkami, jak i wpływ środowiska. Jego unikalność polega na tym, że modeluje te trzy procesy łącznie.
Zespół Interdyscyplinarnego Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego Uniwersytetu Warszawskiego wykorzystał Timothy'ego m.in. do modelowania naczyń krwionośnych dostarczających czynniki odżywcze do tkanek.
Szukasz porady? Skontaktuj się z ekspertem z Asseco: +48 22 574 88 23; e-mail: piotr.fabjaniak@assecods.pl