2016 Fiscal Year Research-status Report
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
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16K00171
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
伊藤 靖朗 広島大学, 工学研究院, 准教授 (40397964)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中野 浩嗣 広島大学, 工学研究院, 教授 (30281075)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | GPGPU / 並列処理 / ハイスループット計算 / CKYパージング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成28年度では，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の一例として，CKYパージングを並列に実行するGPU実装を行った．CKYパージングは構文解析アルゴリズムの一つで，与えられた文法が入力された文字列を導出可能かどうか判定する．CKYパージングでは，CKYテーブルと呼ばれる二次元テーブルの各要素を動的計画法を用いて計算することで判定を行う処理のことで，この計算をビットレベルで並列化して同時に大量のインスタンスに対してGPUを用いて同時に計算した．今年度はまず，大量の入力に対して，ビットレベルで並列計算をおこなうBPBC手法を開発した．BPBC手法とはバルク計算を高速化させるための手法であり，bitwise演算を用いることで高速化を行う．bitwise演算は32ビットまたは64ビットワードに格納された値に対して，ビット単位でANDやORなどの論理演算を実行する命令である．bitwise演算を用いてバルク計算を行うアルゴリズムに対応する組み合わせ回路をシミュレートすることで，複数の入力に対する処理を同時に実行することができる．このBPBC手法を文脈自由文法のパージングを行うCKY処理に適応し，ビット演算命令を用いて回路シミュレーションを並列に行うことで，GPUの計算リソースを効果的に使用する実装をおこなった．その結果，32768の規則を持つ文脈自由文法のCKYパージング処理を長さ32文字の2百万個の文字列に対し，提案GPU実装は，逐次処理を行うCPU処理に対して最大400倍高速化を実現した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成28年度の結果より，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には，GPUに搭載される多数のプロセッサコアと広いメモリ帯域を効果的に利用することが重要であることが認識できた．特に，できるだけ多くのプロセッサコアを使用することが性能に大きく影響することより，本研究テーマに適した並列アルゴリズムの開発の指針を示すことができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成28年度までに得られた結果より，次年度以降も様々な問題に対して，GPU向けのハイスループット計算手法を提案していく．具体的には，深層学習やDNA解析などの問題に適用させていきたい．最近，GPUベンダから新しいアーキテクチャのGPUがアナウンスされており，本研究テーマとマッチした最新のGPUを搭載したボードを購入する予定である．
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| Causes of Carryover |
GPUベンダから新しいアーキテクチャのGPUがアナウンスされており，本研究テーマとマッチした最新のGPUを搭載したボードを購入する予定であるため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
上記GPUを搭載したボードを購入する予定である．
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