研究課題
今年度は、プログラミングモデルのデザイン、実験環境構築、スケジューリングの最適化やヘテロジニアス・アーキテクチャの最適化に的を絞った。詳細は以下の通りである。1)エナジーアウェアなプログラミングモデルのデザイン:コードレットモデルを使用し、エナジーアウェアプログラミングモデルの構築を試みた。コードレットモデルでは、プログラムは多くのコードレットとして表される。コードレットモデルは、スケジューリングにおけるより細かな粒度のために、より良いリソースの利用が達成できた。コードレットプログラミングモデルについての本研究は、私自身の全研究の基盤となる。2)実験環境構築:エナジーアウェアなプログラミングモデル用インターフェース、電圧/周波数セレクター、スレッドスケジューラ、並びにいくつかの簡単なベンチマークを含む、初期の実験環境を整えつつある。そのような環境があって、我々のシステムは実験成果を得るために評価することが可能となった。3)スケジューリングの最適化:スケジューリングのポリシーはNP問題か非NP問題のどちらかである。我々はジェネティック・アルゴリズムおよびネットワーク・フロウン・メソッドを利用し、スケジューリングポリシーについての研究を行った。このスケジュールについての研究によって、理論的な解析および我々のシステムの最適化が可能となった。4)ヘテロジニアス・アーキテクチャの最適化:上記の研究に加え、ヘテロジニアス・アーキテクチャの研究にもまだ気を抜けない。我々はジェネティック・アルゴリズムを、掘り下げた解析や、ヘテロジニアス・アーキテクチャを最適化するためのケーススタディとして使用した。さらに、異なるアーキテクチャ(CPU/GPU)のワークロードのバランスを取るためにCAP方法論が提案された。このアーキテクチャの最適化によって、パフォーマンスを改善し、エネルギーを減らすさらなる余地が提供できた。要約すれば、我々は初年度の年間研究計画を達成したということである。さらに、次年度に予定されていたいくつかの最適化の作業も開始している。私は、初年度の研究によって準備がしっかり整い、確かな成果が上がったため、次年度も全研究計画が予定通りに達成できるものと確信している。
1: 当初の計画以上に進展している
今年度の研究作業が達成されたことに加えて、さらに、次年度に予定されていたいくつかの最適化の作業も開始された。6つの会議やジャーナルに発表または受け入れられている。
翌年度の研究では、研究計画に従い、性能を向上させることができ、エネルギーをより一層低減することができることから、runtime環境のサポートおよび最適化に焦点を当てる。また、新興のコンピューティング・ニーズであるBigDataにおいて、私は私の現在の研究方法でより多くのBigDataシナリオの成果を見つけたい。
すべて 2013 その他
すべて 雑誌論文 (5件) (うち査読あり 5件) 学会発表 (1件)
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巻: (Accepted, Waiting for publish) (掲載確定)
