| 研究課題/領域番号 |
19K20232
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分60040:計算機システム関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
佐藤 雅之 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (50781308)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | Memory / Metadata / Prefetch / メモリシステム / ニア・ファーメモリ / 複合型メインメモリ / メタデータ / プリフェッチ / 性能 / 消費電力 / データ管理 / アクセスパターン / 低消費電力 / 高性能 / 積層メモリ / データ置換 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
大容量かつ高性能な次世代メモリシステムを実現するものとして，高バンド幅積層メモリモジュールと大容量外部メモリモジュールを併用した複合型メインメモリが注目されている．一方，各モジュールに分けて保存されるデータをアプリケーションの実行状況に合わせてどう管理するかが実現に向けた重要な課題である．そこで，複合型メインメモリに必要となる高効率なメモリ管理方式の実現を本研究の目的とし，搭載された各メモリモジュールの性能をアプリケーションの高効率実行のために最大限引き出せるような要素技術の検討を行う．これにより，次世代の複合型メインメモリの実現に向けて必要となる要件を明らかにする．
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| 研究成果の概要 |
本プロジェクトでは，複合型メインメモリの次世代型メモリ管理方式の検討を行った．アプリケーションのメモリアクセスを解析し，複合型メインメモリを管理するためのメタデータへのアクセスパターンを調査し，その特性を明らかにした．また，メタデータへのアクセスレイテンシを隠蔽するプリフェッチ機構を提案し，複合型メモリシステムの性能向上を実現可能であることを明らかにした．さらに，同じメタデータへの重複したアクセスを排除することにより，単位時間当たりのメタデータアクセス頻度を削減し，システムの性能向上を実現可能であ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 |
ビッグデータやAI等の処理の増加によって，計算機システムに対するメモリの大容量化への要求が今後ますます強くなることが予想される．また，データセンターへの計算機資源の集約のためにディスアグリゲートメモリ等が採用されることにより，一つのプロセッサが異なる性能特性を持つ複数のメモリにアクセスするようなケースが増加すると考えられる．本研究の成果によって得られた複合型メインメモリに関する知見が，これらの状況への対応策として貢献できると考える．
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