2016 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．これまでのGPGPUの理論的解析の結果，本年度は主に２つの研究成果を得た．
（１）昨年度において，LZW可逆圧縮法のための超並列アルゴリズムの発見とGPUへの効率的な実装方法を示した．しかし，複雑なポインタ処理が含まれており，高速化には限界があった．本年度は，GPUによる展開が高速に行えるLLL（Light Loss Less）可逆圧縮法を提案した．この可逆圧縮法は，GPUによる高並列処理が可能なように設計されており，しかも，従来のLZSSやLZWなどよりも高い圧縮率である．GPUへの実装実験を行い，圧縮率・処理時間ともに従来手法を大きく改善していることが示せた．GPUで何らかのデータ処理を行う場合は，あらかじめLLL圧縮を用いておくことにより，GPUによる展開のための処理時間を含めても，ホストGPU間の転送時間が短縮できることになり，多くのアプリケーションへの適用が期待できる．
（２）昨年度は，BPBC(Bitwise Parallel Bulk Computation)手法の発見とGPUへの効率的な実装方法．多くのプロセッサがサポートしているビットワイズ演算を用いて，大量の論理回路のシミュレーションが同時にかつ高速に行えることを理論的に示したが，これをセルラーオートマトンのシミュレーションに適用できることを示した．具体的には，最も有名なセルラーオートマトンであるコンウェイのライフゲームのシミュレーションをBPBC手法を用いて，GPUに実装した．
これらの手法は，本研究の主題であるGPUの理論的モデルを用いて解析的評価を行っており，GPUでの評価実験結果が合致することも示した
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
GPUによる究極の性能を実現するLLL（Light Loss Less）可逆圧縮法を示しており，予定以上の研究成果が得られている．
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| Strategy for Future Research Activity |
GPUによるビッグデータ処理が注目されているが，パフォーマンス向上のためには，GPUに特化したデータ圧縮技術が望まれる．LLL（Light Loss Less）を提案したが，さらなる高性能化が可能であると考えており，またそのためのいくつかのアイデアもあり，それをGPUに実装してさらなる高い圧縮率，展開性能を極めた可逆圧縮手法を提案したい．また，BPBC(Bitwise Parallel Bulk Computation)手法については，有効なGPU計算手法であるが，実装に高度な知識が必要である．そこで，BPBC手法を容易にプログラミングするためのツールの開発も行っていく．
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| Causes of Carryover |
研究に用いるGPUボードを別予算で購入できたため。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
Pascalアーキテクチャの最新GPU（６月頃発売予定）を購入する。
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