2013 Fiscal Year Annual Research Report
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23240002
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
定兼 邦彦 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 准教授 (20323090)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渋谷 哲朗 東京大学, 医科学研究所, 准教授 (60396893)
浅野 哲夫 北陸先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 教授 (90113133)
福永 ALEX 東京大学, 総合文化研究科, 准教授 (90452002)
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| Project Period (FY) |
2011-05-31 – 2015-03-31
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| Keywords | メニーコア / GPGPU / 並列アルゴリズム / 省スペースアルゴリズム |
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| Research Abstract |
GPUのための計算モデルAGPUモデル上で比較ソートアルゴリズムを開発した．このアルゴリズムはI/O計算量（グローバルメモリの読み書き回数）が漸近的に最適である．また，時間計算量も最適に近い．また，I/O計算量とマルチスレッディングの効果の間にトレードオフがあることを理論的に示した．このアルゴリズムをNVIDIAのGPUであるTesla K20上に実装した．既存のThrustライブラリの比較ソートアルゴリズムと比較して，1.9倍高速になった．
また，省スペースアルゴリズムとして，文字列の文法圧縮を完全にオンラインで行う手法を開発した．オンラインとは，入力文字が順番に与えられていくときに，任意の段階でデータ構造が完成していることを表す．つまり，任意の段階で，部分文字列の復号と文字の追加が高速に行える．
さらに，省スペースデータ構造の最も基本的なものであるビット列でのrank/select計算を行うものに対し，その永続化を行った．永続化とは，データに変更が加えられたときに，過去の履歴に対しても問い合わせが行えるようにすることである．ビット列においては，ビット変更の操作列が与えられたときに，任意の段階でのrank/select計算が行えるようになった．
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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24年度はGPUでの計算モデルを開発し，平成25年度はそれを用いて高速アルゴリズムの開発を行った．
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでに開発したソートアルゴリズムでは，I/O計算量とマルチスレッディングの効果の間にトレードオフがあることが判明したため，今後はアルゴリズムを改良していく．
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Research Products
(18 results)
