HPC Application Analysis for Multi-Factor Cooperative Approximate Computing

• Project/Area Number: 23K11056
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60050:Software-related
• Research Institution: Meisei University
• Principal Investigator: 和田 康孝 明星大学, 情報学部, 教授 (40434310)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小林 諒平 筑波大学, 計算科学研究センター, 助教 (40783709)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000); Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: Approximate Computing / 高性能計算 / アプリケーション解析 / FPGA / コンパイラ

Outline of Research at the Start

多様なHPCアプリケーションを対象にApproximate Computing（AC）を適用し性能を向上させるには，通信，アクセラレータ等様々な要素を互いに補い合う形で活用する，多要素協調型ACの実現が必要である．本研究課題では，実アプリケーションの性能評価データとコンパイラ技術に基づき，多要素協調型ACのためのアプリケーション解析技術と性能モデル化技術を実現する．さらに，FPGAによる多様な演算精度を用いた評価を取り入れ，モデルを高精度化するとともに，モデル生成を自動化する．この技術を基盤として活用することで，動的かつアプリケーション全体にわたる演算精度最適化が可能となる．