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

2022.03.03 Jintao Meng, Peng Chen, Mohamed Wahib, Mingjun Yang, Liangzhen Zheng, Yanjie Wei, Shengzhong Feng, Wei Liu, Boosting the predictive performance with aqueous solubility dataset curation, Scientific Data 9,712(2022). [ https://doi.org/10.1038/s41597-022-01154-3a]
2022.02.22 Ricardo Macedo, Yusuke Tanimura, Jason Haga, Vijay Chidambaram, José Pereira, João Paulo, PAIO: General, Portable I/O Optimizations With Minor Application Modifications, 20th USENIX Conference on File and Storage Technologies (FAST 22), pp.413-428, 2022. [https://www.usenix.org/conference/fast22/presentation/macedo]
2022.01.12 Jintao Meng, Chen Zhuang, Peng Chen, Mohamed Wahib, Bertil Schmidt, Xiao Wang, Haidong Lan, Dou Wu, Minwen Deng, Yanjie Wei, Shengzhong Feng, Automatic Generation of High-Performance Convolution Kernels on ARM CPUs for Deep Learning,in IEEE Transactions on Parallel & Distributed Systems, vol. 33, no. 11, pp. 2885-2899, 2022.
2021.12.20 Suchanat Mangkhangcharoen, Jason Haga, Prapaporn Rattanatamrong, Migrating Deep Learning Data and Applications among Kubernetes Edge Nodes, Proceedings of the 7th IEEE International Conference on Dependability in Sensor, Cloud, and Big Data Systems and Applications (DependSys 2021),pp.2005-2010, 2022.
2021.12.06 滝澤真一朗, 野村哲弘, 松葉浩也, 深層強化学習を用いたジョブスケジューリングへの不確実なジョブ属性の影響の検証, 情報処理学会 第182回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会, 2021.
2021.11.14 Peng Chen, Mohamed Wahib, Xiao Wang, Takahiro Hirofuchi, Hirotaka Ogawa, Ander Biguri, Richard Boardman, Thomas Blumensath, Satoshi Matsuoka, Scalable FBP Decomposition for Cone-Beam CT Reconstruction, Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC'21), No.9, pp.1-16, 2021. [https://doi.org/10.1145/3458817.3476139]
2021.10.29 Trung Thanh Nguyen, Truong Thao Nguyen, Tuan Anh Nguyen Dinh, Thanh-Hung Nguyen, Phi Le Nguyen, Q-learning-based Opportunistic Communication for Real-time Mobile Air Quality Monitoring Systems, Proceedings of 2021 IEEE International Performance, Computing, and Communications Conference (IPCCC), 2021.
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 Truong Thao Nguyen, Ryousei Takano, Hybrid Electrical/Optical Switch Architectures for Training Distributed Deep Learning in Large-Scale, IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS,E104-D-08,pp.1332-1339, 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).
2021.07.18 Keichi Takahashi, Wassapon Watanakeesuntorn, Kohei Ichikawa, Joseph Park, Ryousei Takano, Jason Haga, George Sugihara, Gerald M. Pao, kEDM: A Performance-portable Implementation of Empirical Dynamic Modeling using Kokkos, Proceedings of Practice and Experience in Advanced Research Computing (PEARC'21), 2021.
2021.07.01 Fareed Mohammad Qararyah, Mohamed Wahib, Didem Unat, A Generic and Deterministic Method to Partition Graphs of Memory-Constrained DNNs, Elsevier Journal of Parallel Computing (PARCO), Volumes 104-105, 2021.
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.
2021.05.13 Xiao Wang, Robert D. MacDougall, Peng Chen, Charles A. Bouman, Simon K. Warfield, Physics-Based Iterative Reconstruction for Dual Source and Flying Focal Spot Computed Tomography, MEDICAL PHYSICS, 2021. [https://doi.org/10.1002/mp.14941]
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]
2021.05.07 Barrett Ens, Benjamin Bach, Maxime Cordeil, Ulrich Engelke, Marcos Serrano, Wesley Willett, Arnaud Prouzeau, Christoph Anthes, Wolfgang Büschel, Cody Dunne, Tim Dwyer, Jens Grubert, Jason H. Haga, Nurit Kirshenbaum, Dylan Kobayashi, Tica Lin, Monsurat Olaosebikan, Fabian Pointecker, David Saffo, Nazmus Saquib, Dieter Schmalstieg, Danielle Albers Szafir, Matt Whitlock, Yalong, Yang, Grand Challenges in Immersive Analytics, Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, No.459, pp.1-17, 2021.
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研究者紹介

Edgar Josafat Martinez Noriega
特別研究員

Edgar Josafat Martinez Noriega

コンピュータグラフィックス、実時間レンダリング、大規模深層学習、並列計算
漆原 雅司
特定集中研究専門員

漆原 雅司


坂部 昌久
特定集中研究専門員

坂部 昌久


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
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