Scalable System Software for Machine Learning on Heterogeneous Parallel Computing Environments

Research Project

Project/Area Number	20H04165
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Basic Section 60050:Software-related
Research Institution	Tokyo Institute of Technology
Principal Investigator	遠藤敏夫東京工業大学, 学術国際情報センター, 教授 (80396788)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help	¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000) Fiscal Year 2022: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000) Fiscal Year 2021: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000) Fiscal Year 2020: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000)
Keywords	プログラミング / 機械学習 / 並列処理 / 異種アーキテクチャ / メモリ階層
Outline of Research at the Start	昨今爆発的に機械学習・深層学習の需要が増し、深層学習フレームワークや対話的処理環境などの普及により、機械学習処理へ様々なプレイヤーが参入する敷居は大きく下がっている。その大規模化・高速化を図るためにはアクセラレータを含む異種プロセッサや多数ノードによる並列化が必要であるが、現状では個別のアルゴリズムごとの対応が必要になり、新規アルゴリズムを提案する場合に大規模化・高速化が滞る傾向にある。そこで本研究では先進プロセッサアーキテクチャや複数ノードによる速度性能と異種メモリによる演算規模を、新規アルゴリズムからも容易に享受できるような、基盤ソフトウェア技術の研究開発を行う。