Ryuichi Sakamoto 研究室
主宰者:Ryuichi Sakamoto
東京工業大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、大規模計算システムにおけるリソース管理と性能最適化に関する研究を行っています。具体的には、エッジデータセンターのネットワーク機器や、スーパーコンピュータなど異なる特性を持つ計算資源を複数のユーザーで共有する環境で、安全かつ効率的にリソースを割り当てるための仕組みを開発しています。
研究の中核となるのは、製造プロセスのばらつきに起因する性能・消費電力の個体差への対応です。同じ仕様のはずでも、実際の計算機部品は製造時のばらつきによって異なる電力を消費し、異なる性能を示します。本研究室では、こうした差異を正確に測定・モデル化し、それを踏まえてジョブを割り当てることで、エネルギー効率を損なわず応答時間を改善する手法を提案しています。また、リアルタイム監視の遅延を削減するため、FPGA上にプロトコル処理を実装するなど、ハードウェアレベルでの最適化にも取り組んでいます。これらの研究を通じて、今後ますます複雑化・多様化する大規模計算環境の運用をより効率的にすることを目指しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
外部リンク
関連研究室(8 件)
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研究成果(4 件)
- DOI: https://doi.org/10.1109/tpds.2025.3577252
- DOI: https://doi.org/10.1145/3721888.3722090
- [2023] Extendable MQTT Broker for Feedback-based Resource Management in Large-scale Computing EnvironmentsDOI: https://doi.org/10.1145/3600061.3603129
- [2021] Mitigating Process Variations with Cooperative Tuning for Performance and Power through a Simple DSLDOI: https://doi.org/10.1109/candarw53999.2021.00023
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