2012年度 HPCS研究室・朴グループ配属希望者の方々へ

研究室説明会日程

以下の日程で研究室説明会を行います。場所はいずれも、HPCS研究室(総合研究棟B棟1122号室)です。

また、これ以外の時間であっても、朴まで連絡を頂ければ随時説明を行います。連絡はメール(taisuke [AT] cs.tsukuba.ac.jp)でお願いします。

ご挨拶

HPCS (High Performance Computing System)・朴グループへようこそ! HPCS研究室は、研究室入室時点で指導教員を選んで頂いています。従って、来年度に研究室配属を希望する皆さんは、どの教員のグループに入るかを予め決めてください。

とは言っても、研究室の活動は基本的に全体で行います。例えば輪講(論文・文献を少しずつ分担して皆で読みあわせを行う)や計算機の管理等は研究室全体で進めます。HPCS研究室には他にも佐藤教授、児玉教授、建部准教授、高橋准教授、塙准教授、山口(佳)講師、多田野助教の7名の教員がおり(ただし塙准教授は研究専任のため学生は取りません)、同じ高性能計算システムというテーマの中で、様々な研究を行っています。

我々のグループでは、2011年度から研究テーマをGPUコンピューティングにシフトしており、GPUコンピューティングを支援する様々なシステムの開発研究(GPU間高速通信を実現するネットワークハードウェア、並列GPUコンピューティングを簡便に行う並列言語開発、GPUとマルチコアCPUを融合的に利用するプログラミングシステム等)と、並列GPUコンピューティングによる各種先端科学技術アプリケーションの高速化をメインテーマにしています。さらに、高性能計算機システムのネットワークに関する研究、並列システムの性能評価に関する研究等、高性能並列処理システムとアプリケーションに関する様々な研究を展開しています。

ぜひ研究グループにjoinして頂き、一緒に次世代の高性能計算機の要であるネットワーク研究と性能最適化研究を行いましょう!

研究室(共同運営)のページ

HPCS (High Performance Computing System) 研究室全体の様子についてはこちらをご覧ください。新人募集情報、研究室説明会の案内もあります。 http://www.hpcs.cs.tsukuba.ac.jp/

また,研究室配属に関するオープンラボ情報(説明会)は以下にあります. http://www.hpcs.cs.tsukuba.ac.jp/index.php?openlab

研究内容

基本的に、高性能並列処理システム及びGPUコンピューティングに関する様々な研究を行っています。

並列GPUコンピューティングを加速する次世代ネットワークの開発

"GPUクラスタにおけるノード間に跨がるGPU直接通信を実現する新しいネットワークシステム(ハード、ソフト)の開発を行っています!"

単一GPUによる高性能計算はもはや当たり前。より高性能・大規模な科学技術計算のためには大規模なGPUクラスタが必要です。しかし、現在のGPUを搭載したPCサーバに基づくクラスタでは、多数のGPU間に跨がる並列処理における通信が大きなボトルネックになっています。当グループでは、複数ノード上のGPU間の、CPUメモリを介さない直接通信を実現する全く新しい並列ネットワークPEARL (PCI-Express Adaptive and Reliable Network)の開発を進めています。PEARLは、PCにおける全ての周辺装置(GPU等の加速装置を含む)を結合するPCI-Expressバスに着目し、これを直接通信チャネルとして用い、並列ネットワーク化する技術です。これを実現するためのハードウェアチップであるPEACH (PCI-Express Adaptive Communication Hub) の開発を続けてきましたが、次世代GPUクラスタのためにこれを大幅に性能向上させるPEACH2チップの開発を行っています。PEACH2により構築されるPEARLネットワークを用い、従来の通信ボトルネックを大幅に削減する新しい並列GPUコンピューティングシステムを実現します。この研究では計算科学研究センターに来年初頭に導入予定の超並列GPUクラスタHA-PACSでの実証実験を行う予定で、単なる理論的研究や予備実験ではなく実アプリケーションの実装までを含めた研究を行います。

簡便な並列GPUコンピューティングを支援する並列言語開発

"フランスINRIAとの共同研究に基づく、並列GPUコンピューティング向け言語の研究開発を行っています!"

大規模並列GPUコンピューティングには様々なハードウェア要素を用いるため、MPI, OpenMP, CUDAといった各レイヤのプログラミングが必要です。プログラム開発やデバッグ、性能評価を効率的に行うため、分散メモリ環境であるPCクラスタ上にGPUが配備されたGPUクラスタにおいて、逐次プログラムに簡単なディレクティブ行を追加するだけで並列GPUプログラミングを可能とする新言語XcalableMP-devを開発しています。この研究は日仏共同研究の枠組みで行われており、佐藤先生のチームと協力して進めています。

マルチGPUとマルチコアCPUの融合プログラミング

"フランスINRIAとの共同研究に基づく、マルチGPU/マルチコアCPU統合プログラミング言語の研究開発を行っています!"

上述の並列GPUコンピューティング向け言語の発展形として、各ノードのGPUだけでなくマルチコアCPUを含むあらゆる計算リソースを効率的に利用するため、動的負荷分散機能を含むマルチGPU/マルチコアCPU統合プログラミングシステムXcalableMP-dev/StarPUを開発しています。本研究では、フランスINRIAで開発された、このようなハードウェア環境を利用するプログラミングシステムを利用し、同機関の研究者との共同研究による開発を進めています。

並列GPUコンピューティング向けアプリケーションの開発と性能評価

"計算科学研究センターの様々なアプリケーション研究チームと一緒に実アプリケーションの並列GPU化を行い計算性能を飛躍的に向上させる研究を進めています!"

大規模GPUクラスタ上で各種先端科学技術アプリケーションの実装を行います。本研究室と密接な関係を持つ計算科学研究センターには様々なアプリケーションを持つ研究者達がいます。これらの研究者達との共同研究により、実アプリケーションの高速化を行うと共に、我々が開発するGPU環境のテスト利用を進め、計算科学者と計算機科学者の共同研究による、本当に役に立つ並列GPUコンピューティングを実現します。これらのアプリケーションには核融合シミュレーション、詳細な気象シミュレーション、生命科学シミュレーション等、多方面にわたる研究分野が含まれます。

省電力・高性能組み込み向けネットワーク

企業(ルネサステクノロジー)との共同研究により,次世代の組込み並列システム向けネットワークの開発を行っています!

組み込みシステムは携帯電話から情報家電まで、幅広く使われており、今後の人間生活に非常に重要なものです。この中で、複数のプロセッサからなる並列・分散化が進んでおり、それらを結ぶネットワークにも高性能化が要求されてきています。しかし、組み込みプロセッサが数100mWオーダーの電力で動くのに、Ethernet等は数Wオーダーの電力を消費します。そこで、低電力・高性能な組み込みシステム向けネットワークが必要になっています。我々は、PCI-Expressを基本とした超低電力リンクを並列利用し、全体としてEthernetを上回る性能を持ちつつ、電力を数分の1に抑える効率的な組み込みシステムネットワークの研究を進めています。

その他の並列処理システム関係研究

その他,並列処理システムについての研究なら何でもあり!!

並列/分散環境における高性能ネットワーク,あるいは並列処理システム自体の構築方法,利用方法に関する研究であればなんでも歓迎します。自分がやってみたい研究テーマをぜひ提案してみてください。

ご相談等

質問などがありましたら、メールでお願いします。アドレスは以下の通り。

taisuke AT hpcs.cs.tsukuba.ac.jp

(上記の "AT" の部分を "@" に変えてください)


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