| 研究課題/領域番号 |
16K00170
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
高性能計算
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
本多 弘樹 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (20199574)
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| 研究期間 (年度) |
2016-10-21 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | GPU / 並列処理 / 高性能コンピューティング / GPUコンピューティング / プログラム最適化 |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，高性能・低消費電力な並列GPUコンピューティングを実現する最適化手法について取り組み，次の二つの主要な成果が得られた．
・GPUを用いたネットワーク侵入検知システムにおいて性能低下と消費電力増加を引き起こす条件分岐を多く含むパターンマッチング処理の最適化手法の考案
・複数GPU環境において，最適なタスク分割とタスクのGPUへの割当を行う際に必要となる個々のGPUの性能・消費電力の特性を取得する手法の構築
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
コンピュータに必要とされる性能が高くなっていく一方，コンピュータが消費する電力を少なくすることも求められている．GPUを複数搭載したコンピュータはそれを実現する方式として有望なものである．本研究成果はGPUにおけるアプリケーションプログラムの高性能・低消費電力な実行に不可欠な最適化のための重要項目を明らかにした点において意義がある．
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