| 研究課題/領域番号 |
26330143
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
矢崎 俊志 電気通信大学, 情報基盤センター, 助教 (60454138)
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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 | ウェブアプリケーション / HPC |
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| 研究実績の概要 |
本年度は，本計画で効率化の対象としているウェブ・アプリケーション・フレームワークについての予備調査および，評価用ウェブ・アプリケーションの実装と初期評価を行った．
対象とするウェブ・アプリケーション・フレームワークとして Node.js を用いることを決定した．Node.js は，全ての処理を非同期実行することで，既存のウェブサーバと比較して，高負荷時における高い応答性を実現する．今後，サーバ群のデータセンターへの集約によってクラウド基盤は高密度化することが予想される．このような中で電力性能比を高く維持するためには，サーバ単体のピーク性能はあえて低く抑えられることが予想される．よって，高負荷時における高い応答性は，高密度クラウド基盤を実現するうえで重要である．
選定にあたっては，他機関で実施された統合的なベンチマーク結果を用いた．Node.jsは，その中でも比較的良好なパフォーマンスを示していた．
評価用ウェブ・アプリケーションとして，FEHA（Front-end Environment for Hands-on Activities）を提案し，Node.js を用いて実装した．FEHA は，最新の計算機技術の「体験」を目的として，既存のスーパーコンピュータを含む計算機システム用のウェブ・フロントエンドを提供する．FEHAは簡易なプログラミングや実験環境を提供することで，仮想環境や実験用システムではない，「実物」の計算機システムを学習者に体験させることができる．
FEHA の評価として，ウェブ・アプリケーションに対する印象評価と，ノートPC程度の性能を持つサーバを用いて，高負荷時の性能を評価する実験を行った．実験結果から，約55人の大学講義において，ほぼ全ての滞り無く処理することができることを確認した．
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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
当初の計画において，本年度は「実験環境の構築」と「プロファイリングと並列化対象の選定」を計画していた．本年度の実施においては，これらをほぼ完了することができた．
課題の性質上，「プロファイリングと並列化対象の選定」は，今後の技術動向を考慮して継続的に行う必要がある．
「実験環境の構築」で最も時間がかかると想定していた，評価用アプリケーションの実装はほぼ完了することができた．今後は大学の講義を利用して評価用アプリケーションを用いた性能測定実験を行う計画であるが，そのための打ち合わせや環境構築もほぼ完了している．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は，本年度実装した評価用ウェブ・アプリケーションを用いて，その基盤であるNode.jsをGPU (Graphic Processing Unit)およびMCP (Many-Core Processors)などのアクセラレータを用いて動作させ，その高効率化手法を開発する．
まず，多くの並列システムで利用実績があるGPUを用いた高速化について検討を行う．GPUは，多数のスレッド並列と高いメモリバンド幅を必要とする処理の高速化に有効である．
ウェブ・アプリケーションとしてこのような処理を必要とするのは，暗号化である．近年ではクラウド化による個人データの保護が注目されている．クラウド化によって集約されたサーバには，大量の通信が集中することが予想され，とくに暗号化を用いた通信の一端となるウェブサーバにおいては，GPUなどを用いた計算バウンドな処理の高速化が必要であると考える．
次に，MCPによる多数のプロセス並列により，性能電力費の高い高密度サービスを実現するため，評価用アプリケーションをMPC上で動作させ，その性能を評価する．
MCPはCPU (Central Processing Unit)よりも低性能だが，GPUよりも高性能な演算コアが60個程度搭載されているものもあり，GPUのように，単純な演算の高速化ではGPUよりも性能が低いが，HTTPリクエストのように，データ依存性の無い処理を独立に効率よく処理するのに適していると考える．当面は，MCPで既存のウェブ・アプリケーション・フレームワークがどの程度動作可能であるかを検証する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本年度に行った評価用アプリケーションの実装は，過去に購入した研究機材で行うことができた．また，評価実験においても，高負荷時の応答性を評価することが主な目的あったため，実験規模に合わせて，あえて低性能なPCを選定し，実験に利用した．このため，当初計画していた高性能なサーバの購入を次年度以降に延期した．
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| 次年度使用額の使用計画 |
初年度では，これまでの実験機材を活用することで，当初計画していた購入を延期することができた．次年度では，GPUやMCPなどのアクセラレータボードを搭載した高性能サーバを購入する計画である．アクセラレータボードの性能を最大化するためには，これらを搭載するサーバ自体にも，高速バスやメモリが必要である．繰越分を最大限活用することで，当初予算ではカバーできなかった規模の実験も実施可能になる．
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