ワークロード最適化システム - ハイパフォーマンス・コンピューティング・アンド・アナリティクス


ハイパフォーマンス・コンピューティング・アンド・アナリティクス


ハイパフォーマンス・コンピューティング

スーパーコンピューターランキングTOP500第2位(2012年10月現在)、ピーク性能20ペタフロップスののBlue Gene/Q(Sequoia)を始めとする、スーパーコンピューター上のアプリケーション及びシステムソフトウェアの最適化の研究、特に、量子色力学(QCD)、高速フーリエ変換(FFT)、流体解析(CFD)プログラムの最適化技術、及び、米国DARPA HPCSプロジェクトのためのプログラム自動最適化技術の研究を米国 T.J.ワトソン研究所と共同で行っています。



急速に進歩するスーパーコンピュータを用いて、お客様の問題を効果的かつ簡単に解決するための技術に取り組んでいます。

研究の背景

  • 超並列化技術によりスーパーコンピュータの性能は飛躍的に向上し(過去10年間で約1,000倍)、数値シミュレーションによって解決可能な分野は年々拡大しています。
  • 応用分野の拡大やシステムの複雑化に伴って、現実の問題を効率的に解決するソフトウェアをより簡単に実現する必要性が増しています。

我々の取り組み

  • 量子色力学、高速フーリエ変換、流体解析等のアプリケーション最適化技術の研究
  • 2008年度HPC Challengeコンテストにて、大域高速フーリエ変換部門第一位達成
  • ルール化された専門家の知見に基づいて、ソフトウェアのボトルネックを自動解析し、最適な解決手段を提示するシステムの研究
  • ソフトウェアをより効率よく実行するための通信プロトコルや異機種間接続フレームワークの研究
  • 次世代スーパーコンピュータ基本設計のための重要アプリケーションの性能分析




アナリティクス

大規模データセットを分散並列処理するためHadoopを利用したIBM InfoSphere BigInsightsや大容量のストリーミング・データを継続的かつ低応答時間で高速に分析・処理するIBM InfoSphere Streams等、大規模なデータを高スループット、低レイテンシーで分散並列処理するための性能最適化技術の研究、分散並列プログラムのソフトウェアの生産性を飛躍的に高める分散並列言語X10の研究を行っています。



近年急速に進歩しつつあるビッグデータ解析技術を応用して,大量のイベントから複雑なシステムの状況をリアルタイムに分析するためのスケーラブルなプラットフォームの実現に取り組んでいます.

その基礎技術として,並列分散プログラミングの生産性を飛躍的に高めるプログラミング言語X10のJavaバックエンドの研究開発,特に型具体化に基づくX10の総称型のJava上での効率的な実装や,複数のJava VMからなる分散ガベージコレクション,既存Javaプログラムとの自然な相互呼び出しの実現,および異なるバックエンドとの混在環境でX10プログラムを実行するための機能に重点を置いた研究をしています.

またHadoop Map Reduce上で動作する問い合わせ言語Jaqlのバイトコードコンパイラによる最適化の研究や,Watson研と共同で主記憶上で動作するHadoop Map Reduce互換機能M3R(Main-Memory Map Reduce)の開発も行っています.



参考文献

  • 河内谷 清久仁, マルチコア時代のプログラミング言語「X10」, 情報処理, Vol. 52, No. 3, pp. 342-356, 2011.
  • Mikio Takeuchi et al. Compiling X10 to Java, 2011 ACM X10 Workshop, 2011.
  • Mikio Takeuchi et al. Fast Method Dispatch and Effective Use of Java Primitives for Reified Generics in Managed X10, 2012 ACM X10 Workshop, 2012.
  • Kiyokuni Kawachiya et al. Distributed Garbage Collection for Managed X10, 2012 ACM X10 Workshop, 2012.
  • Olivier Tardieu et al. X10 for Productivity and Performance at Scale - A Submission to the 2012 HPC Class II Challenge, 2012. Best Performance Award.