光近似ネットワークを用いた大規模集合通信の高速化

研究課題

研究課題/領域番号	25K15049
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
審査区分	小区分60040:計算機システム関連
研究機関	国立情報学研究所
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)
研究期間 (年度)	2025-04-01 – 2028-03-31
研究課題ステータス	交付 (2025年度)
配分額 *注記	4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円) 2027年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円) 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円) 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
キーワード	近似ネットワーク / 光通信 / 集合通信 / 通信精度 / 自動チューニング
研究開始時の研究の概要	深層学習等のAI技術の進展、IoTアプリケーションの広がりから、計算システムで扱うデータ量はますます増大の一途をたどっている。その際、複数の計算機が学習データを使用して勾配計算を行って平均を集約することで全体として学習を進めるAll-reduce操作が、性能のボトルネックとなっている。本研究では、光通信を使用する大規模なデータセンタで、All-reduce操作などの集約演算を高速化する適切な光変調方式を選択することにより、現状比通信バンド幅5倍、深層学習アプリケーション性能2倍に高速化する手法を開発する。