| 研究課題/領域番号 |
17K12665
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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
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| 研究機関 | 明星大学 |
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研究代表者 |
和田 康孝 明星大学, 情報学部, 准教授 (40434310)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 低消費電力化 / 性能モデリング / アプリケーション解析 / 仮想環境 / 電力性能モデリング / 電力性能最適化 / ソフトウェアフレームワーク / 機械学習・深層学習 / クラウド・エッジ連携 / 負荷分散最適化 / 並列化コンパイラ / 低消費電力 / クラウドコンピューティング基盤 / グリーンコンピューティング / 計算機システム |
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| 研究成果の概要 |
クラウドサービスの基盤となっている仮想環境の高効率化を目的として，特に，a）並列アプリケーション実行時の性能と消費電力をモデル化する手法の提案と自動化フレームワークへの実装，b）比較的大規模なサーバと小規模なデバイスが連携して深層学習処理を高効率化する実行方式の提案，c）複数の仮想マシンからの要求を整理し，適切かつ安全に実ハードウェアの消費電力を制御する方式の提案，を行なった．これらの成果・提案により，クラウドシステムをより簡単に高効率化することができる．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
我々が日常的に利用するクラウドサービスを支えるコンピュータシステムはその規模・数を日々増大させており，サービスの質を保ちつつ消費電力を削減することは急務である．本研究課題はクラウドシステム，引いては並列システムや並列アプリケーションの高効率化を目指し，システムとアプリケーションの両面からそれを実現しようとするものである．その成果を発展・活用させることで，より利便性が高く，かつ持続可能性の高い社会の実現に資することができると考えられる．
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