研究課題
膨大なノードからなる分散制約最適化問題を解く場合、ダイナミックプログラミングによる解法が提案されている。しかし、木の探索時には、再帰的な処理が必要となり、メッセージ通信量が膨大となっていた。またメッセージ通信量を削減するためには、各ノードに大量のメモリが必要となり、トレードオフの関係が存在していた。そこで、必要なメモリ量およびメッセージ通信量ともに削減できる複数の手法の提案を行った。その結果、必要メモリを制限した環境で、ノード数が多い環境では、従来手法に比べて1/10から1/100のメッセージ数の削減が可能となった。また、P2P配信において、分散探索のコストを下げることも必須である。そこで、我々は疑似木を基本とする新しい分散探索問題の記述方法の提案を行った。現時点ではまだ基礎検討のみであるが、さらに改良を進めることにより、従来手法に比べて、柔軟な表現が可能となるとともに、さらに解の精度の向上も期待できる。さらに我々は、画像配信に於いて必要となるネットワークバンド幅の変動に対応するための新しい画像処理の枠組みとして、解像度透過性を有する画像処理記述環境Ravioiを開発しているが、演算量が多いことが問題であった。そこで従来汎用CPU上で実行していた変換処理を、近年計算機上にも標準に実装されるようになったGPU上で実行可能とするライブラリの開発を行い、CPU上で実行する際に比べて10倍から100倍程度の演算速度で実行可能なことを確かめた。
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