研究課題/領域番号 |
26330020
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研究機関 | 法政大学 |
研究代表者 |
和田 幸一 法政大学, 理工学部, 教授 (90167198)
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研究分担者 |
DEFAGO Xavier 北陸先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 准教授 (70333557)
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研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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キーワード | MapReduce / 並列複雑度 / 組合せ回路 / 分散計算 / 計算限界 |
研究実績の概要 |
平成27年度は前年度に確立したMapReduce理論モデルのもとで,計算限界の解明をめざした.前年度に行った(a)従来のモデルと並列アルゴリズムの整理と検討,(b)モデルの確立と基本演算の実現,(c)MapReduceの計算限界の解明,(d)ビッグデータの特徴や耐故障性計算とモデルの関係を念頭に置きながら,MapReduce理論モデルの計算限界の一つを明らかにした.具体的には,従来のPRAM,組合せ回路,マルチスレッド計算を整理し,MapReduceモデルを検討することによって,組合せ回路で効率よく計算できるクラスをMapReduceモデルにおいて定数ラウンドで実現できるかどうかを考察し,多項式サイズで段数O(logn)の組合せ回路で実現できる問題のクラスのほとんどを占める部分クラスがMapReduce計算によって定数ラウンドで実現できるアルゴリズムを示した.この結果は従来の並列モデル (組合せ回路)で効率よく実現できる問題がMapReduceモデルにおいてもさらに効率よく実現できることを示したということ以上に,ここで用いた手法は汎用性があり,さらなる計算限界の解明にも役立つものである.また,前年度示したMapReduceを分散環境で実現する場合の基礎的な考察をさらに拡張し,分散計算における能力の限界を明らかにすると同時に分散計算における新たな故障を考慮した場合の計算能力や自己安定性に関する結果を導出した.
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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
本研究の目標の一つは並列計算モデルをMapReduce計算モデルで効率よく模倣できることを示すことであるが,その一つを示すことに成功したからであり,ここで用いた手法はさらに拡張できる可能性を秘めており,さらなる計算限界を示すことが可能になる.
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今後の研究の推進方策 |
研究計画の変更は特に必要はない. MapReduceの計算能力の解明は次年度も継続する.また,MapReduceアルゴリズムの分散環境における効率的な実現を考慮する.
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次年度使用額が生じた理由 |
次年度使用額が生じた理由は,主として成果発表が当該年度でなく最終年度に回ったことによる.
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次年度使用額の使用計画 |
主に成果発表を行うための旅費に使用する.
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