研究紹介

計算科学研究センター

高性能ビッグデータ研究チーム

チームリーダー 佐藤 賢斗 (Ph.D.)
佐藤 賢斗 (Ph.D.)

当研究チームでは、「京」、ポスト「京」、および、それ以上の規模を想定して、大規模ビッグデータ処理の高速化やスケール化のための研究開発を行っています。次世代のハードウェア技術により、高性能計算機の計算およびメモリ性能は飛躍的に向上してきています。これにより、高性能計算機は科学技術アプリケーションが要求する性能を満たしてきました。しかし、ファイルシステムへの大規模な入出力を要求するビッグデータ処理では、性能のスケール化が困難となっています。

これらの問題を解決するため、当研究チームでは、大規模ビッグデータ処理の高速化およびスケール化を容易にするための基盤ソフトウェアの研究開発を行っています。特に、並列I/Oの高速化・スケール化、階層型メモリ・ストレージ技術を活用した機械学習・深層学習の高速化・スケール化、スケーラブルなチェックポイント・リスタート、高速ネットワーク上でのデータ転送の効率化、ビッグデータとHPCの融合、仮想化・コンテナ技術の研究開発を行っています。

我々は国内外の企業、大学、国立研究所の研究者と積極的に連携し、高性能ビッグデータ処理基盤の確立を目指しています。

研究主分野

情報学

研究関連分野

情報学

高性能計算 / 計算機システム / ソフトウェア

キーワード

  • ビッグデータ処理基盤
  • 機械学習/深層学習処理基板
  • 耐障害性技術
  • ファイルシステム
  • 仮想化・コンテナ技術

主要論文

「*」は、理研外のみでの成果です。
  1. Xu, T., Sato, K., and Matsuoka, S.:
    “Explorations of Data Swapping on Burst Buffer”
    The 24th IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2018), Sentosa, Singapore. (2018).
  2. *Zhu, Y., Chowdhury, F., Fu, H., Moody, A., Mohror, K., Sato, K., and Yu, W.:
    “Entropy-Aware I/O Pipelining for Large-Scale Deep Learning on HPC Systems”
    IEEE International Symposium on the Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication Systems (MASCOTS 2018), Milwaukee, USA. (2018).
  3. *Wang, T., Moody, A., Zhu, Y., Mohror, K., Sato, K., Islam, T., and Yu, W.:
    "MetaKV: A Key-Value Store for Metadata Management of Distributed Burst Buffers"
    In Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Processing Symposium 2017 (IPDPS2017), Orlando, USA. (2017).
  4. *Sato, K., Ahn, D. H., Laguna, I., Lee, G. L., Schulz, M., and Chambreau, C. M.:
    "Noise Injection Techniques for Reproducing Subtle and Unintended Message Races"
    Proceedings of the 20th ACM SIGPLAN Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming (PPoPP17), Austin, USA. (2017).
  5. *Xu, T., Sato, K., and Matsuoka, S.:
    "CloudBB: Scalable I/O Accelerator for Shared Cloud Storage"
    The 22nd IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2016), Wuhan, China. (2016)
  6. *Wang, T., Mohror, K., Moody, A., Sato, K., and Yu, W.:
    "An Ephemeral Burst-Buffer File System for Scientific Applications"
    In Proceedings of the International Conference on High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis 2016 (SC16), Salt Lake City, USA. (2016).
  7. *Sato, K., Ahn, D. H., Laguna, I., Lee, G. L., Schulz, M.:
    "Clock Delta Compression for Scalable Order-Replay of Non-Deterministic Parallel Applications"
    In Proceedings of the International Conference on High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis 2015 (SC15), Austin, USA. (2015).
  8. *Sasaki, N., Sato, K., Endo, T., Matsuoka, S.:
    "Exploration of Lossy Compression for Application-level Checkpoint/Restart"
    In Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Processing Symposium 2015 (IPDPS2015), Hyderabad, INDIA. (2015).
  9. Sato, K., Mohror, K., Moody, A., Gamblin, T., de Supinski, B. R., Maruyama, N., and Matsuoka, S.:
    "A User-level InfiniBand-based File System and Checkpoint Strategy for Burst Buffers"
    In Proceedings of the 14th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid2014), Chicago, USA. (2014).
  10. Sato, K., Moody, A., Mohror, K., Gamblin, R., de Supinski, B. R., Maruyama, N., and Matsuoka, S.:
    "Design and Modeling of a Non-blocking Checkpointing System"
    In Proceedings of the International Conference on High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis 2012 (SC12), Salt Lake, USA. (2012).

お問い合わせ先

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kento.sato [at] riken.jp
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