Tomohiro Ueno 研究室
主宰者:Tomohiro Ueno
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、計算効率と省電力性を兼ね備えた次世代の高性能計算システム構築を目指しています。特に、FPGA(再構成可能なハードウェア)やCGRA(粗粒度再構成アレイ)といった専用ハードウェアの設計と最適化に取り組んでいます。研究の問いは、汎用プロセッサの性能向上が鈍化する現在、いかにして異なるアプリケーションに対応しながら高い処理性能と低い電力消費を両立させるかです。
手法としては、複数のFPGAを接続したクラスタシステムの設計、ネットワークトポロジーの仮想化、ハードウェアコンプレッサの自動生成フレームワーク、そしてデータフロー処理の効率化など、多角的なアプローチを採用しています。スーパーコンピュータ「富岳」との連携や高レベル合成ツールの活用も含まれます。
主要な発見として、インターコネクタの接続性を戦略的に削減することで、ハードウェア資源の利用効率を保ちながらコストを30%程度削減できることが示されています。また、仮想的なネットワーク構成により、複数のユーザーが多様なアプリケーションを同時実行できる柔軟なシステム構築が可能であることが実証されています。こうした研究成果は、スーパーコンピュータから組み込みシステムまで、様々な規模の計算基盤の効率化に貢献します。
※ 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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研究成果(30 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3728179.3728193
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.parco.2025.103168
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmeiip.2025.iip-a1-3
- DOI: https://doi.org/10.1109/coolchips65488.2025.11018561
- DOI: https://doi.org/10.1115/pvp2025-152829
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce59016.2024.10444277
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmeiip.2024.iipa-2-2
- DOI: https://doi.org/10.1299/jfst.2024jfst0016
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- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmefed.2024.os07-14
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmefed.2024.os07-15
- DOI: https://doi.org/10.1161/circ.150.suppl_1.4142609
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2024.06.041
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2024.05.022
- DOI: https://doi.org/10.1145/3635035.3637285
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12574-023-00627-7
- [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/ipdpsw59300.2023.00077
- DOI: https://doi.org/10.1145/3578178.3579341
- DOI: https://doi.org/10.1145/3579848
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmeiip.2023.iipa-1-5
- DOI: https://doi.org/10.1109/icfpt56656.2022.9974525
- DOI: https://doi.org/10.1109/icfpt56656.2022.9974312
- DOI: https://doi.org/10.1145/3535044.3535057
- DOI: https://doi.org/10.1145/3535044.3535053
- DOI: https://doi.org/10.1109/asap52443.2021.00013
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