| 研究課題/領域番号 |
25330084
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
日下部 茂 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 准教授 (70234416)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | マルチスレッド処理 / スケジューラ / 省エネルギー技術 / 大規模データ処理 |
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| 研究実績の概要 |
これまでの研究では，汎用のプラットフォーム上においてマルチスレッド処理のスケジューリング方式を変更することにより，マルチスレッドアプリケーションの実行時間の短縮だけでなく消費電力の削減を実現してきた．
より系統的な研究開発を行いやすくするために，これまでの取り組みを次のような主要部：①カーネルレベルでカスタマイズされたスレッドスケジューラ，②スケジューラの動作を変更するパラメータに対するＡＰＩ，③スケジューリング方針変更による影響を監視するモニタリングシステム，④モニタリングの結果をふまえてスケジューリングのパラメータの変更をＡＰＩを通して指示するコントローラ，からなるフレームワークとして再整理した．
このようなフレームワーク化を行った上で，提案手法の有用性を確認する実験・評価とその結果を踏まえた発展的研究開発のPDCAサイクルを実施している．
本年度は特に，近年その重要性が増している大規模データ処理のマルチスレッド部分を中心に有用性を確認する予備評価実験を行い，提案手法が焦点を当てている特性を持つ処理に対してその有効性を確認した．大規模分散環境を念頭に，Ubiquitous Green Community Control Network Protocolと称されるオープンネットワークプロトコルIEEE1888を用いて，提案するスケジューリング方式を大規模並列分散処理フレームワークHadoopに対して適用する実験を行い，メモリインテンシブな処理に対する有効性を確認した．
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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
近年その重要性が増している大規模データ処理のマルチスレッド部分に対しても予備評価実験を行い，提案手法が焦点を当てている処理特性に対してその有効性を確認した．また，クラウドコンピューティング向けの仮想環境プラットフォームを想定し，公平性と性能とのトレードオフを考慮した開発と予備評価にも着手した．このように，関連領域の技術動向をふまえ，提案手法を適用・発展させる方向性について継続的に検討しながら研究開発を行っておりこのような評価区分とした．
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| 今後の研究の推進方策 |
大規模データ処理は引き続き提案手法の研究開発の重要な適用領域とする．大規模分散並列処理フレームワークとして，すでに予備実験を行ったHadoopに続き，我々の提案手法との適合性が高いと思われるApache SPARKのようなメモリインテンシブな処理に焦点を当てたものが近年着目されており，提案方式の有効性がより高まっていると考える．また，クラウドコンピューティング向けの仮想環境プラットフォームを想定し，公平性と性能とのトレードオフを考慮したスケジューリングに関する研究開発も実施する予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
差額が発生した主な理由は，予定していたほど旅費を使用しかなったためである．
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| 次年度使用額の使用計画 |
対外発表の旅費などもより正確に考慮した支出計画を立てて執行する．
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