Kentaro Sano 研究室
主宰者：Kentaro Sano
理化学研究所・RIKEN Center for Computational Science
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、高性能計算システムの性能と電力効率を同時に実現するための、再構成可能なハードウェア・アーキテクチャの設計と実装に取り組んでいます。研究の対象は、FPGA（現場プログラマブルゲートアレイ）やCGRA（粗粒度再構成可能アレイ）といった、プログラム実行後に回路構成を変更できるプロセッサであり、これらを用いて高度な並列処理を実現する方法を探求しています。
具体的には、複数のFPGAを接続した大規模クラスタシステムの構築、計算構造の最適化、ネットワーク通信方式の設計などを行っています。また、ストリーム処理や偏微分方程式計算などの科学計算、量子誤り訂正といった新興分野への応用も進めています。これらの研究では、ハードウェア記述言語を用いた設計・検証から、実装後の消費電力推定や性能評価に至るまで、総合的なシステム開発を行っています。
本研究室の特徴は、単に理論的な提案に留まらず、実際に動作するシステムを構築して評価することです。これにより、再構成可能アーキテクチャが従来型プロセッサでは実現困難な高い性能・効率を達成できることを実証し、次世代スーパーコンピュータの中核技術となる基盤を築いています。
※ 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。
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関連研究室(8 件)
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研究成果（36 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.parco.2025.103168
- DOI: https://doi.org/10.1109/qce65121.2025.10488
- DOI: https://doi.org/10.1145/3728179.3728184
- DOI: https://doi.org/10.1145/3728179.3728193
- DOI: https://doi.org/10.1109/coolchips65488.2025.11018561
- DOI: https://doi.org/10.1145/3635035.3637285
- DOI: https://doi.org/10.1145/3643474
- DOI: https://doi.org/10.1109/clusterworkshops61563.2024.00042
- DOI: https://doi.org/10.1109/clusterworkshops61563.2024.00041
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- DOI: https://doi.org/10.1109/qce60285.2024.10386
- [2024] A Scalable Accelerator for Local Score Computation of Structure Learning in Bayesian NetworksDOI: https://doi.org/10.1145/3674842
- DOI: https://doi.org/10.1109/ipdpsw63119.2024.00027
- DOI: https://doi.org/10.1109/ipdpsw59300.2023.00092
- DOI: https://doi.org/10.1109/icfpt59805.2023.00066
- DOI: https://doi.org/10.1109/icfpt59805.2023.00037
- DOI: https://doi.org/10.1145/3634920
- [2023] Hardware Specialization: Estimating Monte Carlo Cross-Section Lookup Kernel Performance and AreaDOI: https://doi.org/10.1145/3624062.3625534
- DOI: https://doi.org/10.1145/3624062.3625126
- DOI: https://doi.org/10.1109/qce57702.2023.10224
- DOI: https://doi.org/10.1145/3597031.3597055
- DOI: https://doi.org/10.1109/tpds.2023.3244589
- DOI: https://doi.org/10.1145/3578178.3579341
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3579848
- DOI: https://doi.org/10.1109/icfpt56656.2022.9974525
- DOI: https://doi.org/10.1109/icfpt56656.2022.9974312
- DOI: https://doi.org/10.1109/icfpt56656.2022.9974196
- [2022] A SYCL-based high-level programming framework for HPC programmers to use remote FPGA clustersDOI: https://doi.org/10.1145/3535044.3535058
- DOI: https://doi.org/10.1145/3535044.3535057
- DOI: https://doi.org/10.1109/icfpt52863.2021.9609867
- DOI: https://doi.org/10.1109/cluster48925.2021.00117
- DOI: https://doi.org/10.1109/asap52443.2021.00013
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