| Project/Area Number |
19K11901
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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 60050:Software-related
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| Research Institution | Meiji University (2022)
The University of Electro-Communications (2019-2021) |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
江本 健斗 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (00587470)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 大規模グラフ並列処理 / 頂点主体計算 / 部分グラフ主体計算 / プログラム運算 / 大規模グラフ処理 / 領域特化言語 / プログラム変換・合成 |
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| Outline of Research at the Start |
今日，大規模データ，特にソーシャルネットワーク，道路網ネットワークに代表される大規模グラフデータが身近な存在となっており，それを並列分散処理して効率良く処理することが求められている．本研究は，大規模グラフ並列分散処理を行うプログラムを効率的に開発し，かつ，プログラム毎に適したモデル上での実行が可能なプログラムを開発する手法を確立することを目的とする．
そのため本研究では，従来から提案されている頂点の同期的処理に基づく計算モデルによるプログラムを出発点とし，解決したい問題ごとに適した計算モデルのプログラムを，プログラム変換・合成の技術を用いて段階的に導出することを目指し，その効果を実際に確認する．
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| Outline of Final Research Achievements |
The objective of this research was to develop a methodology both for efficiently developing programs for large-scale graph parallel/distributed processing and for executing programs on their suitable processing models. The following results were obtained. (1) As an adaptive co-existence mechanism between vertex-centric computation and subgraph-centric computation, we designed and developed a system that enables a program to be run initially in the vertex-centric manner and then in the subgraph-centric manner in the course of its computation. (2) We designed a domain-specific language (DSL) that can handle subsets of vertices at a higher level of abstraction than vertex-centric computation, and built a compiler for the DSL. (3) We implemented the basic part of a parallel and distributed processing system that enables both vertex- and subgraph-centric computation, and synchronous/asynchronous execution.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究は，大規模グラフ並列分散処理を，主として頂点主体と部分グラフ主体という代表的なふたつのモデル，さらに実行方式として同期的実行と非同期的実行に注目している．巨大なグラフデータに対する処理への需要が高まって久しいが，どのモデルや処理方式が適しているかは，問題そのものの性質，グラフの形状等に依存しており，実際に処理を行ってみないとわからないという側面がある．本研究による頂点主体計算と部分グラフ主体計算の適応的な共存機構，公平な実行基盤提供するシステム等は，大規模グラフ並列処理プログラムの効率的な開発に寄与するものである．
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