格子暗号の安全性を検証する最短ベクトル問題に対する解読システムの開発
キーワード：最短ベクトル問題，並列計算，Ubiquity Generator framework，格子基底簡約，列挙法，格子暗号
2019.04.

サイバーフィジカルにおける産業アプリケーション開発
スマート工場構築
キーワード：CPS, AI, ビッグデータ, HPC, 数理最適化
2019.04.

ポストぺタスケールシステムにおける超大規模グラフ最適化基盤
キーワード：数理最適化、グラフ解析、高性能計算
2011.10.

グラフ解析と最適化技術を用いた都市OSの開発
キーワード：都市OS
2015.09.

大規模最適化問題（半正定値計画問題）に対する高性能計算
キーワード：最適化問題
1995.04.

Graph500と Green Graph500ベンチマークへの挑戦
キーワード：高性能計算
2015.09.

大規模グラフ解析のための高性能なグラフ探索及び最適化ソフトウェアの開発
キーワード：グラフ解析
2015.09.

エッジでの高効率なデータ解析を実現するグラフ計算基盤
2018.10～2024.03, 慶応大学
Society5.0 が目指す社会の実現には、エッジで生成される大量かつ多様、そしてタイムリーなデー タを、ヒトやモノが搭載するエッジデバイスがローカル蓄積して解析処理を行い、実世界にリアルタ イムでフィードバックを行うための情報基盤が求められる。現実世界で生成される多様な情報をサイ バー空間内で処理し、実世界にフィードバックするサイバーフィジカルシステム(CPS)の実現には、 ヒト・モノ・位置情報などのデータ間の関連や依存関係を表現可能で、かつ強力なデータ操作・解析 能力を有するグラフデータ構造が最重要データ基盤になると考えられる。現在もサプライチェーンを はじめ、交通網や電力供給網など、様々な実社会データを扱うためにグラフデータベースが利用され ている他、スマート社会のための CPS 応用例として、地理空間上の各点をノード、経路をノード間 リンクに対応させたグラフ構造でヒトやモノの動きを表現し、その追跡をリアルタイムで行いながら 行動予測や避難誘導計画の策定等に結び付ける CPS モビリティ最適化の試みも実施されている。
従来のグラフ解析は、クラウド上にデータを集約して大規模なサーバ計算機上で処理するクラウド 指向型であったが、頻繁なデータ更新が発生し、またリアルタイム処理中心のエッジ応用を考えると、 クラウド指向のグラフ解析では性能面、また最適化手法のミスマッチによる非効率性などの点で限界 があると予想される。そこで、エッジ側で高効率にグラフ処理を行う計算基盤の創出が、今後のスマ ート社会実現に向けた最重要課題の一つになると考えられる。
本応募研究の目的はエッジ側での高効率なグラフ処理の実現であり、特にヒト・モノのモビリティ 最適化の実応用を例としつつ、ハードウェアとソフトウェアの両面から将来あるべきエッジ指向のグ ラフ処理基盤について研究開発を実施する。エッジ側でのグラフ処理の主要な課題は、広範囲のメモ リ空間にランダムにアクセスされるという特徴からメモリアクセスがボトルネックになり易く、性 能・電力的面でスケールしない点と、従来型のノイマン型計算機による厳密なグラフ処理ではリアル タイムな最適化と実世界へのフィードバックを実現できないことである。この課題の解決のため本応 募研究では、以下のアプローチをとる。
1. 低遅延・低電力なリアルタイム指向グラフ処理専用アクセラレータの開発
2. グラフ処理と人工知能・アニーリング計算技術の融合
3. Society5.0 に資する実グラフアプリケーションを題材としたコデザインの推進
アプローチ 1.では、ランダムなメモリアクセスに強い 3 次元積層メモリ技術と、専用回路によるア ドレス生成、データ圧縮による実効データバンド幅向上とオンメモリ計算など、メモリアクセスの効 率化に着目してアクセラレータ・アーキテクチャの検討や SoC 設計、ソフトウェア環境の開発を行 う。また、近閾値電圧回路やデータ圧縮と協調した近似計算技術を利用し電力効率を向上させる。.

ポストペタスケールシステムにおける 超大規模グラフ最適化基盤
2011.10～2017.03, 代表者：藤澤克樹, 九州大学, JST
大規模災害等は突発的に発生するため事前予測による防災計画だけでなく、動的なデータ収集等とスパコン上での高速計算によって速やかに避難、誘導計画を策定する必要がある。 すでに研究代表者らのグループでは首都圏道路網や鉄道網を精密なグラフデータに変換して、超大規模なグラフ処理を用いた避難、誘導計画の策定を進めているが、 非常に計算量やデータ量などの規模が大きく従来の手法では処理が困難である。
ポストペタスケールスーパーコンピュータにおける最重要カーネルのひとつでもある超大規模グラフ処理を実現するためには、以下のことが必要となる。
・理論的性能限界等からボトルネック箇所を特定
・数値演算能力とメモリバンド等のトレードオフ関係を把握
・計算量とデータ移動量の正確な推定
・疎性やサイズなどのデータ特性と性能値の見極め
しかし、従来手法では、数千万規模の並列性を備え、ストレージの階層性が深化したポストペタスケールシステム上でのスケーラブルな実行は困難であり、アルゴリズム、システムソフトウェアと同時並行的な解決が求められている。我々は、これらの問題に対応した超大規模グラフ最適化システムを提案する。本システムは、
■大規模グラフデータに対するリアルタイムストリーミング処理
■計算量とデータ移動量を考慮したグラフ最適化アルゴリズム
■ストレージの階層性を考慮した大規模グラフデータストア
■超大規模グラフのリアルタイム可視化
など従来のスパコンでは実現されてこなかった新しい問題を解決する。これらのシステムは TSUBAME2.0のようなペタスケールスパコン上で構築と評価を行い、今後、出現が想定されるポストペタスケールスパコンのアーキテクチャ上での実行に適したソフトウェア基盤を構築し、エクサスケールスーパーコンピューティングへの方向性づくりに大いに貢献する。.

主要著書

主要原著論文

主要総説, 論評, 解説, 書評, 報告書等

主要学会発表等

所属学会名

学会大会・会議・シンポジウム等における役割

学会誌・雑誌・著書の編集への参加状況

学術論文等の審査