| Project/Area Number |
16K00171
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
High performance computing
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
Ito Yasuaki 広島大学, 工学研究科, 准教授 (40397964)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中野 浩嗣 広島大学, 工学研究科, 教授 (30281075)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2016: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | GPU / 並列計算 / 専用回路 / ビット演算 / 並列処理 / 高スループット計算 / GPGPU / ハイスループット計算 / Smith-Watermanアルゴリズム / CKYパージング / ビットレベル並列化 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this research, we proposed a ultra-high-throughput computation method using bit-level parallization for the GPU. In this method, we developed BPBC technique that employs parallel computation in bit-level for a large number of inputs. BPBC technique is used to accelerate the bulk-computation using bitwise operations. The technique simulates the algorithm of the bulk-computation as combinatorial circuit computation using bitwise operation. We applied BPBC technique to CKY parsing and Smith-Waterman algorithm and implemented them on the GPU. As a result, we attains a speed-up factor of 400 and 646 over the sequential CPU implementation, respectively.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究テーマであるGPU向けビットレベル並列化による超ハイスループット計算手法は，通常，ソフトウェアを専用回路化することで計算の高速化を図るアイデアとは真逆でハードウェア計算をソフトウェアとして計算するものである．本研究テーマで得られた結果より，本手法はGPUのアーキテクチャに対して十分有効で，既存の並列計算手法にない新しいタイプの計算高速化手法である．この手法は既存の専用回路を用いた計算高速化手法に対しても有効である可能性が高く，様々なアプリケーションに対して本手法を用いることで計算高速化が実現可能であると考えられる．
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