研究課題
基盤研究(B)
本研究では，家庭およびオフィスに存在するグラフィクスハードウェアＧＰＵを対象として，そのミリ秒単位の有休時間を遠隔から活用するためのソフトウェア技術を開発した．開発した技術は，高速な画面描画と並行して，計算律速の科学技術計算を共有ＧＰＵ上で加速できる．さらに，複数ＧＰＵ環境を対象として，簡便なプログラム記述から並列プログラムを自動生成するためのプログラム変換器を開発し，分散深層学習のような，計算ノード間の通信を伴う応用を，家庭やオフィスに存在するＧＰＵ上で高速化できることを明らかにした．
高性能計算
分散深層学習のような，計算ノード間の通信を伴う応用は，これまで高性能計算センターに設置された，専有のGPUクラスタ上で高速化されてきた．本研究の成果は，家庭やオフィスに設置された計算機群にGPUを追加するだけで，日常業務を処理しながら，ノード間通信を伴う分散深層学習を高速化できることを明らかにしていて，導入コストの低い共創型高性能計算システムの礎となることが期待でき，社会的にも学術的にも意義深い研究成果である．
