| 研究実績の概要 |
本年度は高速なシミュレーションを行うために、GPUを使ったソフトウェア開発、シミュレーション方法について調査、研究を行った。そのシステム上で、多数のユーザがマイクロタスクを実行する際のタスク割り当てに関するシミュレーションの基礎研究を行った。
具体的には、テスラというGPUをそれぞれ４台搭載した計算機５台を計算機環境とし、それぞれにLinuxの一種であるubuntuをインストールし、そのうえでcudaを利用した計算機環境を実現した。また、その計算機環境上でMPIを利用した並列計算が可能となるように環境設定し、シミュレーションが実行できるように準備した。
シミュレーションの対象となるモデルとしては、ユーザの行動履歴に基づいたタスク割り当てのアルゴリズムを開発し、実際にシミュレーションを行って効果検証を行った。その結果、タスクの締め切り時間のみならず、ユーザの特性を考慮しながらタスクを割り当てることで、締め切りのみを優先するアルゴリズムよりも１０％程度、タスクの総実行時間を短縮することができた。現在はまだ小規模、単純なシミュレーションだが、今後より大規模なシミュレーションに発展させる手がかりを得ることができた。
また、repast HPCを用いたシミュレーションに関する研究論文を発表し、Journal on Systemics,Cybernetics and Informatics誌に掲載された。
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