2018 Fiscal Year Annual Research Report
High-throughput data coding for data-bus in data intensive computing
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15K00071
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
金子 晴彦 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (70392868)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 可逆圧縮 / 圧縮遅延 / 圧縮スループット / データバス / 同期誤り訂正 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
【研究期間全体の成果】大規模計算機シミュレーションやビッグデータ解析などのデータインテンシブコンピューティングでは，大量のデータを高速にプロセッサに供給する必要があることから，メモリバスやノード間ネットワーク等のデータバスのスループット向上が求められる．本研究ではデータバスの実効スループットの向上を目的として，データバスに適した符号化技術（データ圧縮法と誤り制御符号化法）を構築した．具体的には，数値データやその配列データ，記号列データ，等を高効率で圧縮可能なデータ圧縮法，データバスの高クロック化に有効な誤り制御符号の設計，等を行なった．高スループットな符号化・復号をハードウェア処理により実現するために，符号化・復号回路の設計ハードウェア記述言語を用いて行なった．主な成果は以下のとおりである．
(1) 以下の2つの可逆圧縮法を提案した．a)符号化処理を2つの処理に分割し，双方を並列に処理することによって遅延を削減した圧縮アルゴリズムDStC．b)テキストデータなどのようにデータのパターンが4バイトの倍数でアラインされていない系列に対して有効となるような圧縮アルゴリズムであるUAM符号化．また，これら2つを組み合わせ，テキストデータなどを含めた多く系列に対して有効に作用する低遅延可逆圧縮法DStC+UAMの構成を示した．シミュレーションにより，従来の手法と比べて多くのデータ系列に対して高い圧縮率が得られることを示した．
(2) 上記(1)の結果を拡張し，データバスの帯域に合わせて圧縮法を動的に切り替えることにより，スループットを向上する手法を提案した．
(3) 高速データバスで懸念される同期誤りを訂正する誤り制御符号を構築し，誤り率を低減できることを示した．
【最終年度に実施した研究の成果】上記(3)について，シミュレーション等による評価を行い，国際会議で成果発表を行なった．
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Research Products
(2 results)
