| Project Area | Photonic Computing Highlighting Ultimate Nature of Light |
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| Project/Area Number |
22H05193
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Transformative Research Areas, Section (IV)
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
鯉渕 道紘 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 教授 (40413926)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
安戸 僚汰 京都大学, 情報学研究科, 助教 (00846941)
八巻 隼人 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (20782197)
中野 浩嗣 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (30281075)
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| Project Period (FY) |
2022-06-16 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥118,820,000 (Direct Cost: ¥91,400,000、Indirect Cost: ¥27,420,000)
Fiscal Year 2025: ¥20,800,000 (Direct Cost: ¥16,000,000、Indirect Cost: ¥4,800,000)
Fiscal Year 2024: ¥20,670,000 (Direct Cost: ¥15,900,000、Indirect Cost: ¥4,770,000)
Fiscal Year 2023: ¥20,280,000 (Direct Cost: ¥15,600,000、Indirect Cost: ¥4,680,000)
Fiscal Year 2022: ¥36,010,000 (Direct Cost: ¥27,700,000、Indirect Cost: ¥8,310,000)
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| Keywords | 相互結合網 / フォトニックコンピューティング / 近似コンピューティング |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、多値表現能力を極限まで活用するためにフォトニック近似コンピューティングを探究する。本近似コンピューティングでは1つの波長あたり多値処理、すなわち、現行の数倍から十倍の計算処理を目指す点に特徴がある。最終的に、近似コンピューティングとフォトニックコンピューティングの融合を世界に先駆けて実現し、光の極限性能を生かすシステムアーキテクチャを明らかにする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本計画研究によってフォトニック近似コンピューティングを先導するために、2つのタスクを遂行し、各要素技術の確立を目指した。
(1) フォトニックコンピューティングのためのチップ内・チップ間統合近似アーキテクチャ : オンボードシリコンフォトニクスを搭載したFPGAカード間の集合通信に、低遅延非可逆圧縮回路を導入することで、さらなる広帯域通信を達成することができた。具体的には、対象とする浮動小数点数（FP32）配列の誤差の許容範囲が大きくなるにつれて、総実効スループットが500Gbpsを大きく越えた。その他に、ネットワークにおける通信遅延の計測精度についても検討を行った。
(2) フォトニックコンピューティングのための近似コンピューティング処理系と近似並列計算アルゴリズム : 近似アルゴリズムで頻繁に用いられるルーレット選択問題を、マルチスレッド環境で効率的に実装する手法「Logarithmic Random Bidding」を考案した。さらに、解析により本手法の性能を正確に評価し、シミュレーションを通じてその評価結果の妥当性を確認した。また、レーザーカオスによる意思決定に基づいたイジングマシンの研究において、GPUによるシミュレーションに基づく詳細な評価を行った。従来のイジングマシンよりも3桁以上高速の数ナノ秒程度で800頂点の最大カット問題の良解が得られ、光の高速性が活用できることを示した。さらに巡回セールスマン問題など他の問題にも適用可能であることがわかった。先行研究で指摘されていたレーザーカオス時系列の自己相関や分布の影響を解析した結果、自己相関は、イジングマシンで局所最適解に陥りやすい問題においてのみ影響し、時系列の分布はガウス分布に近いものが良いことを明らかにした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
フォトニック近似コンピューティングにおいて重要な要素技術である「計算機アーキテクチャの提案」および「近似処理系と並列計算アルゴリズムの開発」は順調に進んでいる。複数の応用問題において優れた近似解を得られた点が特筆される。
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| Strategy for Future Research Activity |
計画通り残り2年の研究を進める予定である。応用問題に対する近似解の開発の経験をふまえて、B03班が保有するレーザーカオスの振舞いを利用する計算技術の利用など他班とも連携を深めて、アーキテクチャ、近似処理系、近似並列計算アルゴリズムの3つの柱で研究活動を行う予定である。
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