| Project/Area Number |
18K11285
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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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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
Hirasawa Shoichi 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 特任助教 (30436737)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | Approximateネットワーク / 自動チューニング手法 / 性能揺らぎ / 浮動小数点数 / 計算精度 / 自動チュ ーニング手法 |
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| Outline of Final Research Achievements |
To resolve the next generation interconnection networks latency problem, our prior work has presented error-prone high-bandwidth low-latency networks that do not use the FEC operation.
In this study, we apply performance and accuracy optimization tuning method for approximate interconnection networks; it automatically executes applications multiple times to identify whether each communication should be approximate or accurate data transfer.
Application performance evaluation shows that it achieves a 43% average execution performance improvement for parallel applications.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
ノイズ耐性の低い多値変調を用いることで広帯域を実現し，かつ，ビット化けを訂正せずに放置することで低遅延を達成するApproximateネットワークは極めて高性能であるが、アプリケーション開発者が長大な時間をかけて最適パラメータ値を手動で探索しており，一般利用の障壁が高い。
そこで本研究でApproximateネットワークにおいて高速に実行できる適切なパラメータ値を自動的に発見する自動チューニング基盤を開発することにより、ネットワークを含めたApproximate Computingを一般ユーザが利用できるように開放することができた。
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