超分散アーキテクチャ研究チーム
Continuum Computing Architecture Research Team

チーム概要

超分散アーキテクチャ研究チームでは、エッジからクラウドにまたがる超分散コンピューティングコアにおいて、 ①エッジの活用による、アプリケーションの高度化・高性能化を促進する基盤技術の研究、 ②エッジと連携して、莫大なAI計算・データ処理能力を提供するクラウド基盤技術の研究を行い、実社会に求められる様々なデジタルサービスの実現に貢献していきます。

     主な研究課題
    • エッジ資源を活用した膨大なデータの超分散管理・連携技術
      • エッジ側処理の高速化・低消費電力化、データパイプライン最適化
      • データ探索・統合の自動化、人による効果的な介在
      • データ共有や連携におけるトレーサビリティの確保
    • 超分散アプリケーションサービスの構築・配備・制御技術
      • 広域分散・不安定・非均質環境での高性能・高信頼アプリケーションの構築
      • スケーラブルで効率的なサービス配備、動的優先制御、クライアントの移動性の考慮
      • サービス間連携の効率化・自動化
    • エッジとより密接に繋がる高性能クラウド技術
      • アクセラレータ等を用いた大規模処理の高速化
      • AI処理の高性能化、AI資源ハブ構築
      • 低遅延でスケーラブルなクラウド・フロントエンドの構築、インフラ利用の効率化
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インフォメーション

発表リスト

2021.09.07 Ricardo Macedo, Cláudia Correia, Marco Dantas, Cláudia Brito, Weijia Xu, Yusuke Tanimura, Jason Haga, João Paulo, The Case for Storage Optimization Decoupling in Deep Learning Frameworks, Workshop on Re-envisioning Extreme-Scale I/O for Emerging Hybrid HPC Workloads (REX-IO'21), in conjunction with IEEE Cluster.
2021.08.11 Jun Li, Minjun Li, Zhigang Cai, Francois Trahay, Mohamed Wahib, Balazs Gerofi, Zhiming Liu, Jianwei Liao, Intra-page Cache Update in SLC Mode with Partial Programming in High Density SSDs, The 50th International Conference on Parallel Processing (ICPP 2021).
2021.08.01 Fareed Mohammad Qararyah, Mohamed Wahib, Didem Unat, ParDNN: A Generic and Deterministic Method to Partition Graphs of Memory-Constrained DNNs, Elsevier Journal of Parallel Computing (PARCO). (Accepted: to appear in August 2021)
2021.07.21 Shinichiro Takizawa, Yusuke Tanimura, Hidemoto Nakada, Ryousei Takano, Hirotaka Ogawa, ABCI 2.0: Advances in Open AI Computing Infrastructure at AIST, 情報処理学会 第180回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会(SWoPP2021).
2021.06.23 Albert Njoroge Kahira, Truong Thao Nguyen, Leonardo Bautista Gomez, Ryousei Takano, Rosa M. Badia, An Oracle for Guiding Large-Scale Model/Hybrid Parallel Training of Convolutional Neural Networks, ACM Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing 2021 (HPDC'21).
2021.06.17 Peng Chen, Mohamed Wahib, Xiao Wang, Shinichiro Takizawa, Takahiro Hirofuchi, Hirotaka Ogawa, Satoshi Matsuoka, Performance Portable Back-projection Algorithms on CPUs: Agnostic Data Locality and Vectorization Optimizations, International Conference on Supercomputing 2021 (ICS21).
2021.06.01 Martin Schlueter, Mehdi Neshat, Mohamed Wahib, Masaharu Munetomo, Markus Wagner: GTOPX space mission benchmarks, Elsevier SoftwareX Volume 14, June 2021. [paper]
2021.05.20 Jens Domke, Emil Vatai, Aleksandr Drozd, Peng Chen, Yosuke Oyama, Lingqi Zhang, Shweta Salaria, Daichi Mukunoki, Artur Podobas, Mohamed Wahib, Satoshi Matsuoka, Matrix Engines for High Performance Computing: A Paragon of Performance or Grasping at Straws?, The 35th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS 2021), pp.121-132.
2021.05.10 Truong Thao Nguyen, Mohamed Wahib, An Allreduce Algorithm and Network Co-Design for Large-Scale Training of Distributed Deep Learning, The 21st IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing 2021 (CCGrid 2021). [video]
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研究者紹介

杉田 正
テクニカルスタッフ

杉田 正


坂部 昌久
特定集中研究専門員

坂部 昌久


永井 聡
特定集中研究専門員

永井 聡


陳 鵬
研究員

陳 鵬

高性能計算、画像処理
https://researchmap.jp/pengchen
Nguyen, Truong Thao Nguyen
研究員

Truong Thao Nguyen

高性能計算、インターコネクト・ネットワーク
https://researchmap.jp/NguyenTT
Wahib, Attia Mohamed
主任研究員

Attia Mohamed Wahib

高性能計算、並列プログラミング、大規模AI
滝澤 真一朗
主任研究員

滝澤 真一朗

高性能計算, Big Data, システム運用
https://stakizawa.github.io/
芳賀ジェイソン英世
上級主任研究員

芳賀 ジェイソン 英世

没入型可視化、ユーザ・エクスペリエンス/インタフェース、AI応用、エッジコンピューティング
谷村 勇輔
研究チーム長

谷村 勇輔

並列分散ストレージ、大規模データ処理、高性能計算、超分散コンピューティング
中田 秀基
上級主任研究員

中田 秀基

並列・分散計算、機械学習、プログラミング言語実装
https://sites.google.com/site/hidemotonakada