ブックタイトルGSIS_2019

概要

GSIS_2019

11 情報基礎科学専攻Department of Computer and Mathematical Sciences■研究キーワード■A real-time tsunami inundation simulation with routingassistance for evacuationHybrid conventional-QA-AI/ML computing environment従来型・量子アニーリング・AI/ML ハイブリット計算環境 リアルタイム津波浸水予測・避難経路案内システムOur laboratory is active in the research on high-performance, low-power, and dependable computingsystems by co-designing hardware and software environments. The details are as follows.High-Performance/Low-Power/Dependable Computer Architecture DesignWhile computers have significantly increased their performances, they are also required to reliablyprocess a large amount of data with the lower power. Our laboratory focuses on memory systemsby using the 3D die-stacking and non-volatile devices, adaptive hardware technologies to maximizethe performance per watt by providing resources to applications, and dependable technologies ofcomputers.Hybrid Processing Architectures of Machine Learning/Quantum Annealing and ConventionalComputing, and their Applications with Social DeploymentsDue to the power limitations of computers and the demands for big data processing, new computingmethods such as machine learning (ML) and quantum annealing (QA) have attracted attention. Ourlaboratory is conducting researches on the integration of these emerging ML/QA technologies into theconventional computing as a single system image, and development and deployment of their killerapplications: a real-time tsunami inundation simulation with routing assistance for evacuation, and asystem to predict turbine faults.Next-Generation High-Performance/Low-Power/DependableComputer Architectures by Co-designing Hardware and Softwareポストムーア時代を見据えた革新的ハードウェア技術とその機能を最大限に活用できるソフトウェア技術の協調設計により，超高速・低消費電力・高信頼な次世代コンピュータを実現する事を目指し，以下のテーマに関する研究を行っています．高性能・低消費電力・高信頼なコンピュータアーキテクチャ設計計算機はその性能が飛躍的に向上する一方で，大量のデータを低消費電力で確実に処理することが求められています．そこで，積層技術・不揮発メモリ等の次世代デバイス技術を活用したメモリアーキテクチャや，プログラムが必要とする計算・データ供給能力に応じて電力あたり性能を最大化するシステムソフトウェア技術の研究開発に取り組んでいます．機械学習・量子アニーリングと従来型計算によるハイブリッド処理とその社会実装IoT の滲透により大量のデータが蓄積され，その効果的活用のために，従来型計算にとらわれない高効率なデータ処理方式が求められています．例として，人間が書いたプログラムではなくコンピュータ自身が学習してデータ解析を可能とする機械学習や，従来型計算では困難な組み合わせ問題等を効率的に解くことができる量子アニーリングが挙げられます．これらの利点を活かして従来型計算と組み合わせる「量子アニーリングアシスト型次世代スーパーコンピューティングアーキテクチャ」の研究開発を推進し，その応用例としてリアルタイム津波推進予測・避難経路案内システムやタービン故障予測システムの開発とその社会実装に取り組んでいます．ハードウェアとソフトウェアの協調設計による高性能・低消費電力・高信頼な次世代コンピュータアーキテクチャ助 教Assis. Prof.Masayuki Sato佐藤 雅之http://www.cal.is.tohoku.ac.jp/Computer Architectureアーキテクチャ学教 授Prof.Hiroaki Kobayashi小林 広明■KEYWORDS ■ High-Performance/Low-Power Computer Architectures ／ Parallel and Distributed Computing ／ Supercomputing Systems and theirApplications ／ Hybrid Computing with Machine Learning and Quantum Annealing高性能/ 低消費電力コンピュータアーキテクチャ／並列・分散計算／スーパーコンピュータとその応用／機械学習や量子アニーリングとのハイブリッド計算