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2017 年度 研究成果報告書

ビッグデータ処理を加速するデータ駆動型カスタムパイプライン処理方式の研究開発

研究課題

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研究課題/領域番号 26540019
研究種目

挑戦的萌芽研究

配分区分基金
研究分野 計算機システム
研究機関東京工業大学 (2015-2017)
北陸先端科学技術大学院大学 (2014)

研究代表者

佐藤 幸紀  東京工業大学, 学術国際情報センター, 特任講師 (30452113)

研究協力者 Luk Wayne  Imperial College London, Department of Computing, Professor
Mencer Oskar  Maxeler Technologies Ltd, CEO/CTO
研究期間 (年度) 2014-04-01 – 2018-03-31
キーワードFPGAアクセラレータ / カスタムコンピューティング / ビッグデータ / ハード・ソフト協調設計 / データ局所性
研究成果の概要

本研究では、大規模データの解析処理を実践的にアクセラレーションすることを目的として、メモリ階層構造やデータパスをカスタマイズ可能なFPGAアクセラレータとその高位合成技術を利用してデータフローグラフの局所性と時間並列性を最大限活用するデータ駆動型カスタムパイプライン処理技術を研究開発した。本方式の要素技術である(1)ループタイリングを用いたアプリケーションのデータ局所性最適化の評価、(2)データの操作的意味に基づき抽出する新規のデータフロープロファイリング手法の開発、(3)大規模データストリーム処理の基盤となるフレームワークの開発に取り組み、生産性の面から本方式の有効性を示した。

自由記述の分野

計算機アーキテクチャ

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公開日: 2019-03-29  

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