*研究室内のみ




低消費電力高性能マイクロプロセッサに関する研究

192x148(7401bytes)
これまでマイクロプロセッサは、大量のハードウエアを投入することにより高性能化、高機能化が行われてきました. その一方で、大量のハードウエアが膨大な電力を消費し発熱するようになったことが問題となっています. 我々は、アプリケーション実行時に性能を維持するのに必要なハードウエア資源量を見積り、動的に制御することで、電力消費の観点から最適化された処理が可能とするマイクロプロセッサアーキテクチャの研究・開発を行っています.

高性能コンピュータグラフィックスに関する研究

200x186(5908bytes)
現在、コンピュータグラフィックスは実写にかわる、あるいは実写では得ることができない新しい画像生成技術として、映画、ゲーム、広告、ナビゲーションなど様々な分野での応用が広がりつつありますが、PC などで非常に高品質な画像を生成するためには膨大な計算時間が必要であるために、写実的な画像をリアルタイムで実現できる新たなグラフィックスシステムの実現が望まれています. 本研究では,写実的な画像生成をリアルタイムに実現するためのグラフィックスアルゴリズムとそのハードウェアの研究・開発を行っています.

スーパーコンピューティンググリッドに関する研究

グリッドコンピューティングは、スーパーコンピュータ等の高価で貴重な計算機資源を遠隔地間で効果的に共有し、連携させるための技術として期待されています。 本研究では、学術研究用超高速ネットワーク SuperSINET を介して高性能サーバ同士が遠隔協調するためのシステムを研究・開発しています。 これまでに北海道大学の高性能可視化サーバとの遠隔協調の実証実験を行い、その有効性を確認しました。

P2P意味情報検索に基づく ユビキタスグリッドコンピューティングに関する研究

自己組織化P2Pネットワーク に関する研究

PCの普及と性能向上に伴い膨大な計算資源が存在していますが、エディタやWebブラウザなどの一般的用途ではPCの性能を十分に活かしきれていません。 今、ネットワーク上に存在する遊休資源を有効利用するために、PCを相互に利用する分散コンピューティング環境の実現が考えられています。 本研究では、相互利用環境を実現するために必要な資源探索に焦点をあて、膨大な計算資源の中から必要とする計算機を効率的に発見する手法の研究・開発を行っています。

グラフィックス処理用ハードウェアによる高性能計算に関する研究

現在、一般に普及しているPCを用いて、安価に高性能な並列/分散計算システムを構築する研究が盛んに行われています(グリッドやPCクラスタ等)。 本研究では、急速に高性能化・高機能化しているグラフィックス処理用ハードウェア(GPU)に着目し、CPUで行われていた処理の一部をGPUで実行することで、PCベースの計算システムのさらなる高性能化を目指しています。 特にGPUは細粒度データ並列処理を得意としており、そのような処理を多く含む科学技術計算においてはGPUを効果的に利用することによって飛躍的な速度向上を期待できます。

Last modified: CopyRight 2005 All rights reserved