研究課題
本研究では、多数のタスクを並列計算で実行する際に、消費電力を低く抑えながら計算時間を削減するスケジューリング手法の開発を目指す。平成25年度は、並列計算の実行環境として考えられる大規模分散システムにおいて、通信量を削減することで消費電力の削減を実現するアルゴリズムを多数提案した。具体的な平成25年度の研究成果は以下の通りである。(a) 通信量を抑えたモバイルエージェントアルゴリズムの開発：効率的なスケジューリングを実現するためには、リアルタイムにタスクの実行状況を収集し、それに対応してタスクの割当を行うことが重要である。本研究では、これを実現するために、計算機ネットワーク中を自律的に移動するモバイルエージェントを利用している。情報交換のためにモバイルエージェントを集合させるアルゴリズムを継続的に研究しているが、平成25年度は前年度よりその適用範囲を広げ、必要移動量等の効率を改善した。(b) 格子型ネットワークにおけるブロードキャストの最適化アルゴリズムの開発：格子状の通信ネットワークにおいて、任意のブロードキャスト木を、自律分散的に高効率的なブロードキャスト木に変換するアルゴリズムを開発した。本アルゴリズムで作成したブロードキャスト木は、ブロードキャスト時間を最小にしながら、エネルギー消費を抑えることができる。さらに、並列計算を実行する大規模分散システムを構築するために、Webブラウザを用いて気軽に参加できるボランティアグリッドシステムを開発した。本システムはブラウザ間P2P通信を利用しており、任意のネットワークトポロジで並列計算を実行することができる。
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すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件) 学会発表 (4件)
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