| 研究課題/領域番号 |
19H01106
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
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)
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| 研究分担者 |
中野 浩嗣 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (30281075)
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) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 相互結合網 / Approximate コンピューティング / 光通信 / 計算機システム・ネットワーク / データセンター |
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| 研究実績の概要 |
高性能近似計算を対象に、不確実容認計算機システムとその計算機システム上で動作するアルゴリズミクスに関する研究を行った．半導体技術の微細化に頼った電気結合網の性能向上には限界がある一方，フォトニクスを用いた電気結合網には依然として大きく発展を遂げる余地が残っている．フォトニクスの高い性能を活用するために，モバイル x Haulネットワークに関する，将来の光ネットワークアーキテクチャの検討した．また，電気ネットワークスイッチにおいて，入力波長単位でルーティング処理を行うことでポートあたり1Tbpsを越えるラインレート処理を可能にする技術を開発し，不確実容認の概念に基づく計算機システムの高性能結合網のアーキテクチャを明らかにした．
Co-Packaged Optics (CPO)や高密度シリコンフォトニクストランシーバーを用いることでネットワークスイッチの次数が大幅に上がることが予想される．次数増加に対応する並列近似アプリケーションのジョブスケジューリングとマッピングも開発した．さらに，不確実容認コンピューティングの応用アーキテクチャとして，分散深層学習におけるパラメータの最適化に FPGA ベースのネットワークスイッチを使用する方式，パラメータの集約に DPDK（Data Plane Development Kit）を用いたソフトウェアスイッチを使用する方法を提案した．
アルゴリズミクスに関しては，コンピュータウィルスや侵入者のパターン等の大量のデータ列を登録することが可能なデータ構造であるBloom FilterをFPGAに実装した．この実装では，ネットワークに流れるパケット内の登録パターンを高速に検出できる一方．誤検出する確率が極めて低いことが分かった．
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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
不確実容認コンピューティングを構成する3つの要素技術であるフォトニクス通信、システム、アルゴリズミクスに関する要素技術の開発と，それらの統合は順調に進んでいる．対外的にも，国際会議CANDAR(The Ninth International Symposium on Computing and Networking) 2021にて，本課題に関するワークショップ HTC (Workshop on Uncertainty-Tolerate Computing using Error-Prone Optical Communication)を主催し，研究参画者全員による要素技術の説明を行った．
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の計画通り研究を進め、アルゴリズミクスと不確実容認システムの協調を実現することで不確実容認コンピューティングの有効性を明らかにする。さらに、最新のフォトニクス技術への応用を検討を行う予定である。具体的には、通信の多値変調において、均一な確率でシンボルを扱うことはせず、エネルギー効率の良いシンボルを優先的に利用するビット列のマッピングについて検討する。
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