2014 Fiscal Year Annual Research Report
メモリマシンモデル上の並列計算理論の構築と次世代ＧＰＧＰＵアーキテクチャの提案
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26280002
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
中野 浩嗣 広島大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (30281075)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高藤 大介 広島大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (00314732)
伊藤 靖朗 広島大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40397964)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 並列処理 / 理論計算モデル / 並列アルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
GPUは本来グラフィックス処理のための補助演算用のLSI であるが，これをグラフィクス以外の汎用計算に利用する技術GPGPUが注目されており，さまざまな研究開発が行なわれている．しかし，そのアーキテクチャは複雑であり，単純な共有メモリを想定しPRAM
向けに最適化された並列アルゴリズムをそのままGPUに実装しても，十分な性能を得ることができない．本研究の目的はGPUの本質をとらえた並列計算の理論モデルを構築し，理論的・解析的に性能評価をおこなうことである．そこで，３つの理論計算モデルDMM（Discrete Memory Machine），UMM（Unified Memory Machine），HMM(Hierarchical Memory Machine)の３つを提案した．これらはGPUのメモアクセスに注目した並列計算のろりんモデルである．DMMはGPUのシェアードメモリ，UMMはGPUのグローバルメモリのアクセスについてモデル化してものであり，HMMはそれを階層的に接続したGPUのアーキテクチャを反映したものである．これらのモデル上で，基本的な行列計算の並列アルゴリズムを示し，またその最適性の証明を行った．また，GPUに実装し，理論的解析と実際の性能がほぼ一致することを示した．さらには，Summed Area Tableの計算や動的計画法のアルゴリズムを示し，理論モデルで解析するとともに，GPUに実装しその比較を行った．
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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
GPUの理論計算モデルを示し，その上での基本的なアルゴリズムの理論解析と実装による評価に成功しており，順調に研究が進んでいると言える．
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| Strategy for Future Research Activity |
より複雑なアルゴリズムについて理論モデルの検証を行う．また，占有率などのモデルに加味されていない要素を取り入れた理論モデルを検討する．
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| Causes of Carryover |
購入予定のGPUが予定より安くなったため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
今年度に購入するGPUの一部に充当したい．
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