| 研究課題/領域番号 |
18K11285
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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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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
平澤 将一 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 特任助教 (30436737)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023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)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | Approximateネットワーク / 自動チューニング手法 / 性能揺らぎ / 浮動小数点数 / 計算精度 / 自動チュ ーニング手法 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、ノイズ耐性の低い多値変調を用いることで広帯域を実現し、かつビット化けをあえて訂正しないことで低遅延を達成するApproximateネットワークのアプリケーション最適化基盤を探求した。
具体的には、Approximateネットワークを用いて並列アプリケーションを実行する環境において、正しく動作することを保証した上で高速に実行できるパラメータセットを発見する自動チューニング手法を提案した。
また浮動小数点数のデータ値を考慮する並列アプリケーションの通信精度自動チューニング手法を提案し、評価結果より並列アプリケーションに対して平均43%の性能向上を達成することを明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ノイズ耐性の低い多値変調を用いることで広帯域を実現し，かつ，ビット化けを訂正せずに放置することで低遅延を達成するApproximateネットワークは極めて高性能であるが、アプリケーション開発者が長大な時間をかけて最適パラメータ値を手動で探索しており，一般利用の障壁が高い。
そこで本研究でApproximateネットワークにおいて高速に実行できる適切なパラメータ値を自動的に発見する自動チューニング基盤を開発することにより、ネットワークを含めたApproximate Computingを一般ユーザが利用できるように開放することができた。
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