並列コンピューティングを使用したopensim mocoにおける筋骨格シミュレーションの計算パフォーマンス

最適な制御筋骨格シミュレーションは、人間の動きの基本的および臨床的側面を研究するための貴重なアプローチです。ただし、高い計算需要は長い間大きな課題を提示しており、シミュレーションのパフォーマンスを改善する必要性を生み出しています。OpenSim Mocoソフトウェアパッケージにより、Casadi Optimal Control Libraryを使用してマルチコアプロセッサで筋骨格シミュレーションの問題を並行して解決し、計算需要を減らす可能性があります。ただし、このフレームワークの計算パフォーマンスは徹底的に検討されていません。したがって、OpenSim Mocoにおける人間の動きの最適な制御シミュレーションで、連続的に問題を解決する（つまり、単一のコアを使用する）問題を解決することと比較して、マルチコア並列コンピューティングを介して得られた計算速度を調査することを目指しました。シミュレーションは、さまざまな時間メッシュ間隔密度を持つ最大18コアを使用し、2つの異なる初期推測戦略を使用して解決しました。2次元モデルと3次元モデルと3次元モデル、追跡と予測シミュレーション、ウォーキングと到達タスクを含むさまざまな筋骨格モデルと動きを調べました。全体的な並列速度の最大速度は問題固有であり、シリアルの1.7から7.7倍高速で、ほとんどのスピードアップは約6プロセッサコアによって達成されました。より細かい時間メッシュでは、並列速度が一般的に大きかったが、初期の推測戦略はスピードアップへの影響を最小限に抑えなかった。OpenSim MoCoの最適な制御シミュレーションの問題では、最新のコンピューターで利用できるマルチコアプロセッサを活用することにより、かなりのスピードアップを実現できます。ただし、改善は問題固有であるため、最適な計算パフォーマンスを達成するには、エンドユーザーによるある程度の探索が必要です。

Optimal control musculoskeletal simulation is a valuable approach for studying fundamental and clinical aspects of human movement. However, the high computational demand has long presented a substantial challenge, creating a need to improve simulation performance. The OpenSim Moco software package permits musculoskeletal simulation problems to be solved in parallel on multicore processors using the CasADi optimal control library, potentially reducing the computational demand. However, the computational performance of this framework has not been thoroughly examined. Thus, we aimed to investigate the computational speed-up obtained via multicore parallel computing relative to solving problems serially (i.e., using a single core) in optimal control simulations of human movement in OpenSim Moco. Simulations were solved using up to 18 cores with a variety of temporal mesh interval densities and using two different initial guess strategies. We examined a range of musculoskeletal models and movements that included two- and three-dimensional models, tracking and predictive simulations, and walking and reaching tasks. The maximum overall parallel speed-up was problem specific and ranged from 1.7 to 7.7 times faster than serial, with most of the speed-up achieved by about 6 processor cores. Parallel speed-up was generally greater on finer temporal meshes, while the initial guess strategy had minimal impact on speed-up. Considerable speed-up can be achieved for some optimal control simulation problems in OpenSim Moco by leveraging the multicore processors often available in modern computers. However, since improvements are problem specific, achieving optimal computational performance will require some degree of exploration by the end user.