2022 Fiscal Year Annual Research Report
誤り許容・高バンド幅の光通信を用いた不確実容認コンピューティング
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19H01106
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
鯉渕 道紘 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 教授 (40413926)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中野 浩嗣 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (30281075)
天野 英晴 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (60175932)
松谷 宏紀 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (70611135)
石井 紀代 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 上級主任研究員 (90612177)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 相互結合網 / Approximate コンピューティング / 光通信 / 計算機システム・ネットワーク / データセンター |
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| Outline of Annual Research Achievements |
不確実容認コンピューティングを構成する3つの要素技術であるフォトニクス通信、システム、アルゴリズミクスの開発と統合を行った。
まず、フォトニクスであるが、半導体技術の微細化に頼った電気結合網の性能向上には限界があるのに対し、光通信技術は伸びしろが大きい。そこで、PCIe/CXLバス接続のコンピューティングコンポーネント間接続切替に光スイッチを適用する手法を検討し、ネットワークの低消費電力化効果を定量的に示した。この基盤技術は、分散配置された計算機要素間を短距離光通信技術で相互接続し、アプリケーションにとって最適なシステム構成を動的に採用可能にする。
システムに関しては、重要度の低い通信データへの積極的な非可逆圧縮の利用、メモリコンシステンシの実装方法の工夫などにより、不確実容認コンピューティングの効果的なシステム構成を示した。さらに、不確実容認コンピューティング内の相互結合網の改良を行った。多くのルータ機器は、パケット転送に留まらず、多少の計算能力を有する。そこで、結合網内の限られた計算資源を用いて学習可能な強化学習手法を開発し、ネットワークのパケットルーティングに応用した。そして、様々なトラヒックパターンに対して輻輳を抑えることが期待できることを定量的に示した。
不確実容認コンピューティングのアルゴリズミクスについても開発を行った。具体的には、畳み込みニューラルネットワークの中で重要でない部分の計算を省略することにより、精度の悪化を最小限に抑えたまま計算処理を軽量化する方法を開発し、ボケ画像の自動生成や水彩画生成のアプリケーションへ適用した。
このように本研究では、最新の光通信技術を用いて不確実容認コンピューティングの構成と有効性を示すことができた。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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