Performance and Accuracy Optimization Framework for High-Bandwidth Low-Latency Approximate Interconnection Networks

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18K11285
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60060:Information network-related
• Research Institution: National Institute of Informatics
• 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)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2024-03-31
• 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

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.

Free Research Field

計算機科学

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。