パンフレット - 萩原研究室

大阪大学大学院情報科学研究科
コンピュータサイエンス専攻
萩原研究室
並列処理工学講座
教員
教授：萩原兼一
准教授：伊野文彦
助教：置田真生
連絡先
〒565-0871 大阪府吹田市山田丘 1-5
電話：06-6879-4353 ファックス：06-6879-4354
http://www-hagi.ist.osaka-u.ac.jp/
2016 年度萩原研究室紹介資料
2016 年 4 月 12 日
http://www-hagi.ist.osaka-u.ac.jp/
研究室の様子
～
どんな感じなの？
特徴
よく学びよく遊び
よく食べよく遊びよく寝る
年間行事（昨年度の場合）
４月
５月
８月
９月
１０月
１２月
１月
３月
新歓コンパ（焼肉）
新人研修
院試
研究室旅行（伊勢神宮、近鉄しまかぜ、スペイン村）
院試就活お疲れ会（吹田キャンパス某レストラン）
芋煮会
忘年会兼クリスマスパーティー（千里中央某居酒屋）
新年会
追い出しコンパ（梅田某居酒屋）
福利厚生
・ボードゲーム（麻雀、ドミニオン、カタン、人狼など）
・テレビゲーム（PS3、Wii U など）
・書籍（ジャンプ、マガジン、Software Design など）
・To3 商店（後払い制の売店）
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～
2016 年度萩原研究室紹介資料
2016 年 4 月 12 日
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メンバ紹介
～
どんな人がいるの？
～
Ｍ1 浅井崚
・念願叶って萩研へ
Ｍ1 伊藤眞人
・期待のルーキー
Ｍ1 角田優貴
・長距離通学を物ともせず圧倒的出席率
Ｍ1 酒井亮太郎
・各種イベントを企画、とりまとめ
Ｍ1 安井一貴
・節約が趣味です
M1 米尾謙史
・車、バンド、ガンプラと趣味に生きる
研究生沈靖程
・アニメ、ゲーム好き留学生
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2016 年度萩原研究室紹介資料
2016 年 4 月 12 日
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メンバ紹介
～
どんな人がいるの？
Ｍ2 岡田惇平
・カードゲームに身を捧げる
Ｍ2 三木脩弘
・チームしゃちほこ 7 人目のメンバー
Ｍ2 御前雄嗣
・TRPG 布教中
Ｍ2 陸悦超
・日本のお笑いが大好きです
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～
2016 年度萩原研究室紹介資料
2016 年 4 月 12 日
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メンバ紹介
～
どんな人がいるの？
～
事務影山尚子
・とても気さくな方です
助教置田真生
・幸せそうにお子さんの話をしてくださいます
准教授伊野文彦
・誰もが認める日本酒の神様
教授萩原兼一
・こちらが我らの教授です！
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研究内容
～
どんな研究があるの？
～
研究目標
ハイパフォーマンスコンピューティング技術による高度情報化社会への貢献
自動運転の確立やコンピュータ囲碁の勝利など，近い将来には解決できないと思われて
いた問題が，人工知能によって解決されつつあります．これらの画期的な成果は，大量
の計算を高速化できる並列分散計算技術なくして果せません．数千個もの演算器を内包
する GPU（Graphics Processing Unit）をはじめとして，社会は数十万個の演算器
を自在に扱える人材を強く要望しています．本研究室では，高性能ソフトウェア開発の
第一線で活躍できる専門家を育成するために，企業との実用化や異分野研究者との共同
研究を通して下記のテーマに取り組んでいます．
研究チームの一覧
・ Application：ＧＰＵを開拓するための応用開発
・ Cycle sharing：ＧＰＵを共有するためのシステム開発
・ Development：超並列計算のための開発支援環境
・Ｓimulation：生体機能解明のための数値シミュレーション
・ Big data framework：ビッグデータ分析のためのソフトウェア基盤
研究キーワード
ＧＰＧＰＵ，高性能計算，医用画像処理，３次元可視化，ストリームコンピューティング，
生体シミュレーション，クラウド・グリッドコンピューティング，ＭａｐＲｅｄｕｃｅ
2016 年度萩原研究室紹介資料
2016 年 4 月 12 日
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研究紹介～ A：アプリケーションの高速化～
ＧＰＵを用いた汎用アプリケーション開発
目的：新しい計算パラダイムの開拓
・ＣＰＵを超える性能を持つＧＰＵに着目し，汎用用途に応用する
・高い演算能力を安価に得られることから注目を集めている
・グラフィクス処理のためのＧＰＵを想定外の用途に応用する意外性が面白い
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2016 年度萩原研究室紹介資料
2016 年 4 月 12 日
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研究紹介～ C／D：システム開発・支援ツール～
ＧＰＵグリッドを実現するためのミドルウェア開発
目的：遊休サイクルを活用するグリッドシステムの構築
・インターネット上のＧＰＵ資源を有効活用する GPU グリッドの開発
・遠隔から投入される応用の高速化と対話的な操作を両立
・一般家庭の埋蔵資源としてのＧＰＵを発掘して大規模計算に転用する点が面白い
脱グラフィクスのためのＧＰＵ応用の支援
目的：ＧＰＵの開発支援や活用効率の向上
・ＧＰＵアプリケーション開発を容易にするツールの考案
・ＧＰＵメモリ容量よりも大きなデータを高速処理するためのディレクティブを開発
・ＧＰＵプログラミングのややこしいところを隠蔽する点に醍醐味がある
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2016 年度萩原研究室紹介資料
2016 年 4 月 12 日
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研究紹介～Ｓ：生体シミュレーションの高速化
～
並列環境における自動チューニング
目的：生体機能の複雑なメカニズムを計算機上で再現
・脳細胞や体細胞のモデルは計算量が膨大でありシミュレーションに時間がかかる
・マルチコア・ＰＣクラスタ・ＧＰＵ環境により高性能計算資源を提供し高速化
・それぞれの環境に適したチューニングが要求される
…
ＧＰＵ
クラスタ
自動チューニング
生体モデル
スパコン京
クラウド
研究紹介～ B：ビッグデータ分析の処理基盤～
並列分散環境での大規模データ処理
目的：並列プログラムの開発コスト削減と性能改善
・ＭａｐＲｅｄｕｃｅは，Ｇｏｏｇｌｅ社が提唱する大規模分散処理のためのフレームワーク
・並列化の知識がなくても並列プログラムを書けるが，高性能を得るにはコツが必要
・近年さまざまな企業での利用実績が増えており，期待が高まっている
グラフ処理の高速化
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Apache spark における
キャッシュ指示の分析
2016 年度萩原研究室紹介資料
2016 年 4 月 12 日
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研究環境
個人マシン


クラスタマシン
高性能ＧＰＵ付Ｗｉｎｄｏｗｓマシン
ディスプレイ（１台ｏｒ２台）
 総演算器数：約１万！？
最後にちょっとだけ Q＆A
Q．コアタイムは？
A．10：00～18：00（フレックスあり）
Q．研究は忙しい？バイトとか…
A．全然バイトできます
Q．高速計算とか興味あるんだけど
A．並列化しましょう
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