Research and Development of Computational Storage Technology to Realize Large Scale Neuron Structure Visualization

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令和４年度は、全脳規模神経構造の3次元可視化解析を可能とするためのコンピュテーショナル・ストレージ解析テストベッドの構成を発展させ、全体で6つのコンピュートノードと11のストレージノードを一体化した。6-GPUs/24-CPUs(324コア)及び1344GBメモリに拡張したコンピュテーション 機能を実装した。同時に、大容量垂直HDDクラスタと高速SSDクラスタによるストレージを大幅に拡張して合計2.2PBのストレージ機能を一体化し、強力なコンピュ テーショナル・ストレージ解析プラットフォームを発展させた。これに分散オブジェクトストレージのCephファイルシステムを実装し、データ解析処理に関する性能を評価した。解析性能を最大化を目的にCephシステム内におけるデータ配置を最適化し、脳神経構造3次元可視化ツールとラット大脳皮質神経画像システムを適用した性能向上を検証した。大規模データ処理に対し、HDDクラスタ並列転送のメリットを活かしたエッジキャッシュの利用により、データアクセス性能を大幅に高めることが検証された。ストレージデバイスの研究開発では、熱アシスト型垂直磁気記録方式による多重化の可能性について継続して研究を実施した。上下二層構造の記録各層のキュリー温度を最適化しレーザー加温を制御することにより、記録密度を2倍に高める多重記録の性能を検証した。スピントルク発振素子を用いたニューロモルフィック記録構造の検討に着手した。神経構造・ダイナミック伝達機能の3次元可視化解析プラットフォームの開発では、3次元蛍光顕微鏡およびCaイメージングによるダイナミック神経伝達機能のデータアクイジションシステムを構築し、上記テストベッドを専用の高速光ネットワークで一体化し迅速なデータ転送とコンピュテーションを可能とした。