| 研究課題/領域番号 |
19K20276
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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60080:データベース関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
小林 諒平 筑波大学, 計算科学研究センター, 助教 (40783709)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | FPGA / ソーティング / OpenCL |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，アプリケーションに特化した演算パイプラインとデータ供給機構を実装可能という FPGA の特徴を最大限活用し，ソーティングを高速に実行するハードウェアアルゴリズムの開発に取り組む．具体的には，FPGA のオンチップメモリベースで実現される仮想的なマージソートツリーを既存研究の高スループットマージソートツリーの部分木に適用した新しいアーキテクチャを提案し，それをソーティングネットワークと組み合わせる．提案手法を実行するプロトタイプシステムをFPGA評価ボードを用いて構築し，ソートするデータ数やデータの分布を変化させた幾つかのソート処理を実行させ，提案手法の演算性能と電力効率を評価する．
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| 研究成果の概要 |
本研究は，アプリケーションに特化した演算パイプラインとデータ供給機構を実装可能という FPGA の特徴を最大限活用し，ソーティングを高速に実行するハードウェアアルゴリズムの開発に取り組んだ．具体的には，FPGA のオンチップメモリベースで実現される仮想的なマージソートツリーを既存研究の高スループットマージソートツリーの部分木に適用した新しいアーキテクチャを提案し，それをソーティングネットワークと組み合わせた．開発したこのソーティングエンジンをOpenCL 環境で呼び出せるようにライブラリ化し， そのソート性能を評価した結果，OpenCLで記述されたマージソートの3桁以上の性能を達成した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
FPGAを用いた高性能計算手法は専門性の高いレジスタレベルでの設計が主流であり，その結果アプリケーション開発者はFPGAの使用を敬遠する傾向にあった．本研究においてもソーティングアルゴリズムはレジスタレベルで設計されているが，彼らに広く利用されることを見据え，ソーティングエンジンをOpenCL環境で呼び出せるようにライブラリ化した．すなわち，アプリケーション開発者が低レイヤな部分を意識することなく，高位言語の抽象度にとどまりながら，レジスタ転送レベルで最適化されたソートを整数型および浮動小数点型データの両方に対して実行できることを示した．また，成果物であるコードはオープンソースとして公開した．
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