Implementation of large-scale cellular automata models on multi-core computers and clusters

Bandman, Olga

doi:10.1109/hpcsim.2013.6641431

Cited by 13 publications

(4 citation statements)

References 15 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…There are various mathematical definitions of cellular automata. We chose the one established in [1] as the most generally accepted in Computational Sciences, adapted to represent lattice-based biological models [4], and applied to simulate dynamic tumor growth in [16].…”

Section: Tumor Growth Modelmentioning

confidence: 99%

Parallel Cellular Automaton Tumor Growth Model

Salguero

Capel

Tomeu

2018

Practical Applications of Computational Biology and Bioinformatics, 12th International Conference

View full text Add to dashboard Cite

In silico" experimentation allows us to simulate the effect of different therapies by handling model parameters. Although the computational simulation of tumors is currently a well-known technique, it is however possible to contribute to its improvement by parallelizing simulations on computer systems of many and multi-cores. This work presents a proposal to parallelize a tumor growth simulation that is based on cellular automata by partitioning of the data domain and by dynamic load balancing. The initial results of this new approach show that it is possible to successfully accelerate the calculations of a known algorithm for tumor-growth.

show abstract

Section: Tumor Growth Modelmentioning

confidence: 99%

Parallel Cellular Automaton Tumor Growth Model

Salguero

Capel

Tomeu

2018

Practical Applications of Computational Biology and Bioinformatics, 12th International Conference

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Oliverio et al [13] proposed another approach which just uses shared memory based on OpenMP compilation directives in CA models to simulate lava flows. To simulate large scale domains, Bandman [14] proposed an approach that uses shared memory. In this case, the author uses several different CAs which each one is computed in one machine.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

A Parallel Cellular Automaton Applied to Traffic Simulation With Different Driving Style

Zamitha¹,

Zamitha²,

Leal-Toledo

et al. 2017

JCIS

View full text Add to dashboard Cite

The traffic movement and the demand by public or private transport are problems of present days. All cities in the world suffer with traffic jammed, air and noise pollution, affecting our life quality. With this in mind, simulation systems have arose as solution to understand traffic phenomenas and help us to design vehicular traffic efficiently. These simulation systems are based on mathematic models so that they can describe the traffic behavior. Among mathematic models employed, Cellular Automaton (CA) are able to mimic the basic characteristics of vehicular traffic. CA models, that take into account different driving style, demand more computation between two consecutive simulation time steps and also require more neighbors to calculate the correct velocity of each vehicle, which implies more memory access. This work proposes a new parallel CA model which includes new policies of acceleration and distance perception based on continuous probability function to describe the unpredictable behavior of driving styles. This model is presented in parallel platform approach in order to evaluate its performance in execution of the proposed model in simulating traffic big cities. The model herein illustrates qualitative and quantitative results similar to those suggested by the literature. Besides, we conducted tests in order to evaluate the parallel execute of the proposed model.

show abstract

“…КА-модели обладают такими свойствами, как способность моделировать сложные нелинейные процессы в активных средах, простота задания модельных правил, полная дискретность, наглядная визуализация и естественный мелкозернистый параллелизм, позволяющий эффективно производить расчеты на современных многопроцессорных системах (кластеры, GPU и др.) [2]. В данной работе предлагается КА-модель процесса самоорганизации MinCDE в белковые волны, спирали и некоторые другие паттерны, которые возникают в экспериментах in vitro.…”

Section: Introductionunclassified

Computer Simulation of Self-Organization in the Bacterial MinCDE System

Витвицкий¹,

Vitvitsky²

2014

Math.Biol.Bioinf.

View full text Add to dashboard Cite

Аннотация. Система белков MinCDE присутствует в бактериях Escherichia coli и некоторых других видах. В естественных условиях MinCDE предотвращает неправильное деление бактериальной клетки. В лабораторных экспериментах MinCDE образует движущиеся белковые волны и некоторые другие пространственно-временные паттерны. Точные механизмы этого процесса самоорганизации до сих пор неясны, однако недавно было сделано предположение, которое гласит, что самоорганизация в системе MinCDE возникает в результате двух противоположных механизмов: коллективное привлечение белков MinD на мембрану и их открепление от мембраны в результате гидролиза АТФ, ускоряющееся за счет механизма быстрого пересвязывания белков MinE со свободными MinD. Основываясь на этом предположении, мы разработали клеточно-автоматную модель процесса самоорганизации белков MinCDE. В результате компьютерного моделирования был получен график концентрации белков в движущейся волне, образованной белками MinDE, который качественно соответствует аналогичным графикам, полученным из результатов лабораторных экспериментов. Кроме того, визуальная картина процесса моделирования, отражающая распространение белковых волн и спиралей, также схожа со снимками, полученными при помощи покадровой микроскопии в лабораторных условиях. Ключевые слова: система MinCDE, деление клетки, Escherichia coli, самоорганизация, клеточные автоматы, компьютерное моделирование. ВВЕДЕНИЕТочное теоретическое описание многих процессов самоорганизации, происходящих в биологических системах, затруднено тем, что отследить динамику отдельных частиц таких систем в лабораторных условиях весьма сложно. Таким образом, компьютерное моделирование играет важную роль в этой области и помогает подтвердить (или опровергнуть) предлагаемые теоретические модели и гипотезы. Одним из эффективных инструментов моделирования процессов самоорганизации являются клеточные автоматы (КА) [1]. КА-модели обладают такими свойствами, как способность моделировать сложные нелинейные процессы в активных средах, простота задания модельных правил, полная дискретность, наглядная визуализация и естественный мелкозернистый параллелизм, позволяющий эффективно производить расчеты на современных многопроцессорных системах (кластеры, GPU и др.) [2].

show abstract

Implementation of large-scale cellular automata models on multi-core computers and clusters

Cited by 13 publications

References 15 publications

Parallel Cellular Automaton Tumor Growth Model

Parallel Cellular Automaton Tumor Growth Model

A Parallel Cellular Automaton Applied to Traffic Simulation With Different Driving Style

Computer Simulation of Self-Organization in the Bacterial MinCDE System

Contact Info

Product

Resources

About