| 研究課題/領域番号 |
11694127
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
計算機科学
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
蔡 東生 筑波大学, 電子・情報工学系, 助教授 (70202075)
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| 研究分担者 |
コール ジェームズ B. (ジェームズ B コール / ジェームズB コール / COLE James B.) 筑波大学, 電子・情報工学系, 助教授 (20280901)
伊藤 利明 徳島大学, 総合科学学部, 助教授 (60201927)
池辺 八洲彦 会津大学, コンピュータ理工学部, 教授 (10114034)
小柳 義夫 東京大学, 理学部, 教授 (60011673)
亀田 壽夫 筑波大学, 電子・情報工学系, 教授 (10011660)
李 頡 筑波大学, 電子情報工学系, 助教授 (50251046)
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| 研究期間 (年度) |
1999 – 2001
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| 研究課題ステータス |
完了 (2001年度)
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| 配分額 *注記 |
12,900千円 (直接経費: 12,900千円)
2001年度: 5,300千円 (直接経費: 5,300千円)
2000年度: 5,300千円 (直接経費: 5,300千円)
1999年度: 2,300千円 (直接経費: 2,300千円)
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| キーワード | ユビキタス / スーパーコンオンチップ / D-to-D / self-replicationg / Grid / 宇宙模擬実験 / 並列計算 / self-replicating / Space Weather / 粒子シミュレーション / HPF / 宇宙環境 / 宇宙基地 / 宇宙環境模擬実験 / Java |
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| 研究概要 |
冷戦崩壊以降、多くの並列計算機メーカの倒産にも関わらず分散並列アルゴリズムに関する研究開発は米国Advanced Strategic Computing Intiative計画のように世界的に長足の進歩を遂げている。これは、現在多く使われている単一CPUの計算機では、ギガ、テラ単位の大規模計算におけるメモリーアクセス時間のCPU処理時間に対する限界(フォンノイマン限界、メモリボトルネック限界)があり、粒子メッシュ法のような大規模データを取り扱う計算処理では計算速度の向上はこれ以上望めないからである。しかし、現在我々が利用している多くの計算スキーム、アルゴリズム、数理ソフトウェアは並列計算機をもとに開発されたものではない。そこで、グリッドコンピューティングのように処理の大規模化により、これらの計算スキーム、アルゴリズム、数理ソフトウェアがそのまま利用できるであろうかという疑問がわいてくる。この答えは、多くの場合残念ながらノーである。むしろ多くの計算スキーム、アルゴリズム、数理ソフトウェアは並列計算に向いていない。従って、今後数年間のうちに並列計算機の進歩により莫大な数の計算スキーム、アルゴリズム、数理ソフトウェアの再研究と再開発がグリッドコンピューティングのような新しい計算パラダイムのもと行われなければならない。タスク並列とデータ並列は相反する代表的なプログラミングパラダイムと考えられてきた。また、ネットワーク技術などの進歩により、グリッドコンピューティングが並列計算の新たな潮流の一つに成ろうとしている。クラスタ型並列分散計算機が主流になり、分散ミドルウェアが整備されてくるにつれタスク並列とデータ並列は決して背反するパラダイムではないことが判明してきた。また、本研究では、データ並列タスクという新しいタスクを定義し、この新しいタスクを"on the Grid (inergrid protocol)"環境で、必要な規模を与えて、ネット上で必要なリソースを動的に探索しながら並列的に計算させ、データのやりとり時には必要なネットワーク環境を確保しパイプライン処理させる新しいグリッドコンピューティング用粒子コードモデルを本研究では構築した。この並列計算モデルは"on the grid"中を計算機リソースを求め自律的に計算機環境を構築し計算を進めている"コンピューティング・ウオーム・ウイルス"のようなイメージが必要となる。世界的には一つのチップでギガ・テラFLOPS(フロップス)の処理能力のあるスパコンクラスの汎用プロセッサー開発がUbicom Inc.等のベンチャー企業により進められており、将来ネットワーク上で分散・協調処理を行うことが視野に入れられている。これらの開発が予定されているプロセッサーは「Cell」と呼ばれ、I銅配線、SOI(silion-on-insulator)、低誘電体層間絶縁膜などの半導体技術を活用して開発され、われわれはUbicom社とその基本ソフトウェアの開発にとり組んだ。0.1マイクロメートル(ミクロン)プロセスで製造する計画であり。処理能力は1個あたりでギガ、テラFLOPS級の「スーパー・コンピューター・オン・チップ」になる。われわれは、本研究でこれらをネットワークで相互に結合し、分散並列処理を行うという構想を提唱した。
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