2015 Fiscal Year Annual Research Report
組み込みＨＰＣ向けカスタムアクセラレータ統合型ヘテロジニアス計算基盤技術の開拓
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24300013
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
張山 昌論 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (10292260)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | リコンフィギャラブルコンピューティング / FPGA / OpenCL / カスタムアクセラレータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，高性能計算・ビッグデータ応用のためのカスタムアクセラレータのためのアーキテクチャ及び，設計手法の開拓を目的としている．今年度の主な研究開発要項を以下に示す．
1）ステンシル計算のためのアーキテクチャテンプレートとOpenCLを用いた高水準設計：ステンシル計算は高性能計算において重要な処理である．本研究では，外部メモリとFPGA（再構成可能集積回路）間のデータ転送ボトルネックの解消のために，複数のタイムステップをパイプラインで一括処理することにより，中間結果を内部メモリに蓄えるアーキテクチャモデルを提案した．提案アーキテクチャをOpenCL高位設計環境を用いて構成する手法を確立した．2次元FDTD処理をGPUとFPGAを用いた提案手法で実装し比較したところ，3倍以上の高性能化を達成した．
2）大規模データ検索のためのデータ圧縮に基づくハードウェア向き簡潔データ表現： ストレージから演算部へのデータ転送の問題を解決するために，検索に適してかつ少容量で記憶できる簡潔データ表現に着目した．従来はCPUでの処理を前提としていたため，計算量の問題からデータ圧縮を積極的に導入することが難しかった．本研究では，FPGAでの並列処理を活用して処理時間オーバヘッドを削減できる簡潔データ表現とそのためのアーキテクチャを開発した．
3）OpenCLを用いた画像処理アクセラレータ設計： OpenCLを用いて，画像間の対応付けをサブピクセル精度で行うことができる位相限定相関のためのアクセラレータを開発した．従来のGPUによる実装では消費電力が高く，モバイル機器への組み込みは難しかった．本研究では，処理の性質に基づき処理を要素処理に分割し，空間的並列アーキテクチャとパイプラインの組み合わせを最適化した．その結果，GPUと同等性能で，消費電力を1/10程度に減らすことを可能とした．
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| Research Progress Status |
27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 |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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