研究紹介

計算科学研究センター

次世代高性能アーキテクチャ研究チーム

チームリーダー 近藤 正章 (Ph.D.)
近藤 正章 (Ph.D.)

「京」や「富岳」といった近年の計算機システムの高速化のトレンドは、ムーアの法則として知られるトランジスタ微細化により支えられてきました。しかし、ムーアの法則も近い将来に終焉を迎えると考えられており、性能と電力効率を将来にわたりスケール可能な高性能計算機システムの実現は、今後取り組むべき最も重要な課題の一つです。当研究チームでは、「京」・「富岳」をベースとしつつ、その改良を含むソフトウェアとハードウェアによって構成される次世代の高性能計算機アーキテクチャと、エクサスケールシステムの電力効率の改善に関する研究・開発に取り組んでいます。特に、デバイスの進化を踏まえたシストリックアレイやニューロモーフィック計算といった非ノイマン型計算機、次世代の不揮発性メモリやさまざまな種類の演算加速機構と汎用プロセッサを高度に融合可能なアーキテクチャ、機械学習の計算を加速することによるシミュレーションの高度化、量子計算と古典計算のそれぞれの利点を生かしたハイブリッドな計算機アーキテクチャなど、次世代アーキテクチャやそれらを活かすアルゴリズムの研究と、「京」・「富岳」上でのコデザイン評価を主軸に研究を行っています。

研究主分野

情報学

研究関連分野

総合理工 / 工学

計算機システム / 高性能計算 / ソフトウェア

キーワード

  • 計算機アーキテクチャ
  • スーパーコンピュータ
  • 並列・分散処理
  • 非ノイマン型アーキテクチャ
  • 計算アクセラレータ

主要論文

「*」は、理研外のみでの成果です。
  1. *Tsukada, M, Kondo, M., and Matsutani, H.:
    “OS-ELM-FPGA: An FPGA-Based Online Sequential Unsupervised Anomaly Detector”
    The 16th International Workshop on Algorithms, Models and Tools for Parallel Computing on Heterogeneous Platforms (HeteroPar'18). (2018)
  2. *Sakamoto, R., Patki, T., Cao, T., Kondo, M., Inoue, K., Ueda, M., Ellsworth, D., Rountree, B., and Martin Schulz.:
    “Analyzing Resource Trade-offs in Hardware Overprovisioned Supercomputers”
    32nd IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS2018), 10 pages. (2018).
  3. *Wada, Y., He, Y., Cao, T., and Kondo, M.:
    “A Power Management Framework with Simple DSL for Automatic Power-Performance Optimization on Power-Constrained HPC Systems”
    SupercomputingAsia 2018 (SCA18), 20 pages. (2018).
  4. *Shresthamali, S., Kondo, M., and Nakamura, H.:
    “Adaptive Power Management in Solar Energy Harvesting Sensor Node using Reinforcement Learning”
    ACM Transactions on Embedded Computing Systems, Vol.16, No.5s, pp.181:1-181:21. (2017).
  5. *Sakamoto, R., Takata, R., Ishii, J., Kondo, M., Nakamura, H., Ohkubo, T., Kojima, T., and Amano, H.:
    “The Design and Implementation of Scalable Deep Neural Network Accelerator Cores”
    IEEE 11th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC-17), 8 pages. (2017).
  6. *Sakamoto, R., Cao, T., Kondo, M., Inoue, K., Ueda, M., Patki, T., Ellsworth, D., Rountree, B., and Schulz, M.:
    “Production Hardware Overprovisioning: Real-world Performance Optimization using an Extensible Power-aware Resource Management Framework”
    31st IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS2017). 10 pages. (2017).
  7. *Cao, T., Huang, W., He, Y., and Kondo, M.:
    “Cooling-Aware Job Scheduling and Node Allocation for Overprovisioned HPC Systems”
    31st IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS2017), 10pages. (2017).
  8. *Ohkubo, T., Tanaka, T., Sakamoto, T., Kondo, M., and Amano, H.:
    “NAMACHA: A Software Development Environment for a Multi-Chip Convolutional Network Accelerator”
    32nd International Conference on Computers and Their Applications (CATA'17). (2017).
  9. *He, Y., Kondo, M., Nakada, T., Sasaki, H., Miwa, S., and Nakamura, H.:
    “A Runtime Multi-Optimization Framework to Realize Energy Efficient Networks-on-Chip”
    IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E99-D, No.12, pp.2881-2890. (2016).
  10. *Inadomi, Y., Patki, T., Inoue, K., Aoyagi, M., Rountree, B., Schulz, M., Lowenthal, D., Wada, Y., Fukazawa, K., Ueda, M., Kondo, M., and Miyoshi, I.:
    “Analyzing and Mitigating the Impact of Manufacturing Variability in Power-Constrained Supercomputing”
    The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC15), 2 pages. (2015)

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