| 研究課題/領域番号 |
16H02793
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
工藤 知宏 東京大学, 情報基盤センター, 教授 (00234451)
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| 研究分担者 |
高野 了成 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究グループ長 (10509516)
並木 周 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 副研究部門長 (30415723)
鯉渕 道紘 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 准教授 (40413926)
天野 英晴 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (60175932)
松谷 宏紀 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (70611135)
石井 紀代 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 主任研究員 (90612177)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 高性能計算 / ポストムーア / 通信方式 / 光インターコネクト / サーキットスイッチ |
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| 研究実績の概要 |
将来のデータセンターにおける光インターコネクション、光デバイスの役割を、データセンターの漸進的な性能向上を支えるという観点と、インターコネクションの革新的な広帯域化により、ムーアの法則の限界を超えたデータセンターの性能向上を図るという観点から検討した。光サーキットスイッチと従来型パケットスイッチのハイブリッドネットワークとすることにより、ネットワークの柔軟性を損なうことなくアプリケーションが広帯域通信の利点を享受することが可能であることを示し、異なる種類の専用ハードウェア間でデータを動かしながら処理をするAt-Function Processingが有効な手法となる可能性を示した。ハイブリッドネットワークの制御方式として、proactive制御とreactive制御の2種の手法を検討し、近年重要度が高まっているデータインテンシブな用途ではproactive制御が有望であることを確認した。特に、機械学習の一手法であるCNN (Convolutional Neural Network)について、問題分割時に発生する通信量を評価し、遅延の小さな通信を生かして問題を分割し並列処理する手法の検討を行った。
光通信方式については、将来実現可能なデータセンター内通信の帯域と消費電力について検討し、シリコンフォトニクスによるスイッチと波長多重方式の組み合わせにより、2028年までにはHBM2 DRAMのアクセス帯域や消費電力に匹敵する6.4Tbpsの通信を10pJ/bit以下の消費電力で実現することが可能であるとの見通しを得た。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
通信方式の検討を中心に消費電力や帯域面での課題が整理された。
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| 今後の研究の推進方策 |
システム性能向上の隘路になっているI/O性能を、広帯域な光通信技術を導入することにより飛躍的に向上させる方式を、構成方式、通信帯域と電力コストの面から検討する。また、近年注目を集めている機械学習アプリケーションについて、数値を表現するのに必要なビット数の削減により、並列処理する際の演算装置間の通信量を削減する手法の開発を行う。
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