心脏模拟在医学研究领域备受瞩目，其挑战在于如何在确保准确度的同时加快计算速度。众多研究团队在此领域持续奋斗，然而，要实现既实时又高精度的心脏模拟，距离尚远。这仿佛是一场与庞大计算量进行的拉锯战。近期，智源的研究新突破引发了公众的极大兴趣。
早期心脏模拟的发展
1991年，Peter等人开创了利用狗的实验数据来建立心脏解剖结构模型的方法。这一创新推动了多物理尺度与电生理相结合的虚拟心脏模型研究迈入新阶段。此后，多种尺度、多种物理模式的心脏计算模型不断出现，并在心脏功能研究及药物安全性评估等领域得到了应用。然而，那时的模拟计算过程耗时很长，比如早期模拟心脏一个生物秒的电生理活动，可能需要数月时间，这对研究效率造成了很大影响。此外，即便采用了多种方法来提高运算速度，研究成果的运算速度提升也有限，只能达到“准实时运算”，与真正的实时运算还有很大距离。
在虚拟心脏研究的初期阶段，硬件和算法等方面的限制变得十分明显。尽管人们尝试了多种提升计算速度的方法，比如将三维心脏空间分割成矩形小块，或是通过WebGL技术将高性能心脏模拟拓展至更多设备，但面对仿真精度要求的不断提升，计算量急剧增加，实现实时计算的任务变得异常艰巨。
运算速度提升的尝试
研究人员付出了诸多努力，旨在加快心脏模拟的计算速度。他们尝试了多种方法来提升速度，比如，通过将三维心脏空间分割成矩形的小区域，实现了并行的心脏模拟，从而在一定程度上提升了运算效率。另外，一些研究还尝试运用WebGL技术，将高性能的心脏模拟扩展到了普通的计算机，甚至是配备了GPU的手机上。这样的做法对于拓宽心脏模拟研究的应用平台具有积极影响。
同时，有研究尝试通过调整时间间隔来优化计算。比如，使用可调时间间隔是一种策略，但发现固定时间间隔可能更有效率。不管采用哪种方式，都无法完全满足仿真与生物时间同步的实时计算需求。尽管这些努力在一定程度上加快了速度，但计算复杂性高导致的巨大运算量和输入输出密集型问题，仍是实现实时运算的一大障碍，制约着虚拟心脏模型的大规模使用。
智源的应对策略
在心脏仿真计算中，遇到了计算量巨大和输入输出密集的难题，智源团队积极寻求对策。他们充分利用A100平台的硬件优势，细致地制定了多项优化措施。在这些策略中，量化处理和循环展开的效果尤为突出。智源团队依据硬件实际情况制定优化方案，这一做法彰显了他们研究方向的确切性。
智源采取了这些方法，成功减少了计算难度和输入输出的复杂性。测试结果显示，在更大规模和更复杂的心脏模型上，运算速度提升了180倍。这样的提升幅度相当显著，表明在心脏模拟运算速度上已达到前所未有的高度，为医学研究及相关应用的进一步发展奠定了坚实的计算基础。
实现心脏实时仿真
智源虚拟心脏仿真系统最终成功实现了心脏电生理功能的实时模拟。其计算速度与生物时间之比达到了1:0.84，实现了超实时计算。这一成就表明，心脏仿真系统在运算速度上实现了重大突破。
结构设计科学，有效提升了计算效率，在输入输出访问存储方面实现了最佳效果。运用循环展开技术，一次读取可完成多次计算，此法减少了输入输出操作，同时大幅提高了SM核心的计算效率。这种对输入输出访问和计算效率的优化，从技术角度为实时仿真提供了稳固的基石。
计算精度的保证
智源研究院在研究过程中，不仅重视运算速度的提升，而且确保了计算精度的稳定性。他们基于心脏模型的解剖结构，考虑心肌细胞的电生理特性，以及计算系统的硬件架构，细致地构建了心脏仿真系统的数据结构，并优化了相关策略。
在对比测试中，针对2生物秒心脏功能的模拟，基准模型未经优化时，A100单卡需耗时304.25秒。然而，智源团队运用特定策略，不仅提高了计算速度，还确保了计算精度在可接受误差范围内。这种既注重速度又保证精度的成果，有望使心脏模拟研究迈向更加科学、细致和广泛应用的崭新阶段。
智源成果的意义
智源虚拟心脏仿真系统的研究成果，对医学领域意义重大。它打破了以往心脏模拟运算速度慢、精度与实时性难以兼顾的困境。这一突破将促进心脏疾病研究的深入，尤其在探究生理、病理因素对心脏功能影响时，能够更精确、更迅速地模拟出相关结果。
在药物安全评估等众多领域，该系统同样能助力研究效率的提升。您觉得这项成果今后还可能对哪些具体领域产生深远影响？期待大家的点赞、转发，并欢迎留下您的宝贵意见。
