| 研究課題/領域番号 |
15K21423
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ソフトウェア
高性能計算
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| 研究機関 | 明治大学 |
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研究代表者 |
秋岡 明香 明治大学, 総合数理学部, 専任教授 (90333533)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | ベンチマーク / 挙動解析 / データ解析 / 並列分散処理 / モデリング / 性能評価 / ストリーム解析 |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では、大規模データストリーム解析を高速化する手がかりとしてのベンチマークセットを構築することを目指した。具体的には、これらのプログラムを挙動に合わせて分類し、各分類ごとに特徴的かつ代表的な挙動をモデル化し、このモデルに沿った動きをする一連のプログラム群を構築・公開することを目指した。結論としては、ベンチマークセットの構築には至らなかった。当初の想定以上に入力データの違いがプログラムの挙動の違いを招き、その種類は極めて多岐にわたること、入力データが持つどのような特徴が挙動に影響を与えるかは、投機的実行なしでは推定が困難であること、データのモデル化が不可欠であることがわかった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
大規模データ解析は現在でも重要で注目を浴びているアプリケーションであり、中でもストリーム解析はリアルタイムに大規模なデータ解析を行う上で不可欠である。このように社会的需要が高いアプリケーションを高速化することは、新たな応用分野の開拓や新しい知見を得るために不可欠であるが、抜本的な解決法は発見されていない。本研究でも問題解決に至ることはできなかったが、問題解決に向けて取り組むべき問題を以前より具体的にすることはできた。
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