5G-06
大規模なカルシウムイメージングデータに対する自動ソーティングアルゴリズムのチューニング
○根本貴大，田中輝雄，藤井昭宏，竹川高志（工学院大）
近年，神経回路に対する解像度の高い大規模なカルシウムイメージング記録が可能となった．それに伴い，記録データからスパイク列を自動的に抽出する手法が提案されている．これは確率モデルとMAP推定及び逐次二次計画法を用いて解となるスパイク列を求める手法で，大規模な線型方程式を反復して解くことが必要となる．我々はこの計算を高速化するために，線型方程式の形状に合わせたBLASの並列呼び出しの実装を行ってきた．
本研究では共有メモリ環境におけるマルチスレッドに適したデータ配置による並列処理の実装，および帯行列ベクトル積において行方向にブロッキングを行い，計算の高速化を図った．
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