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calab [2020/11/26 15:44] – [ハードウェアとソフトウェアの融合によるハイパフォーマンスコンピューティング] admincalab [2025/02/21 18:55] (current) – external edit 127.0.0.1
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 来たる超スマート社会に対応できる「高並列」「高信頼」「高精度」「省電力」の次世代コンピューティングと次世代プログラミング環境の実現を目指します. 来たる超スマート社会に対応できる「高並列」「高信頼」「高精度」「省電力」の次世代コンピューティングと次世代プログラミング環境の実現を目指します.
  
 +----
  
  
-===== ソフトウェアのポテンシャルを引き出すハードウェア技術に関する研究 =====+===== 研究テーマ ===== 
 +==== ソフトウェアのポテンシャルを引き出すハードウェア技術に関する研究 ====
   * プロセッサアーキテクチャ   * プロセッサアーキテクチャ
   * ハードウェア生成技術   * ハードウェア生成技術
   * 再構成アーキテクチャの活用技術   * 再構成アーキテクチャの活用技術
  
-===== ハードウェアのポテンシャルを引き出すソフトウェア技術に関する研究 =====+==== ハードウェアのポテンシャルを引き出すソフトウェア技術に関する研究 ====
   * プログラミング言語処理系   * プログラミング言語処理系
   * ユーザ支援統合開発環境   * ユーザ支援統合開発環境
   * ライブラリ開発   * ライブラリ開発
- +  * 並列化コンパイラ 
-===== ハードウェアとソフトウェアの融合による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向け・GPU向けコード生成技術 
 +==== ハードウェアとソフトウェアの融合によるハイパフォーマンスコンピューティング ====
   * 高水準言語によるハードウェア開発   * 高水準言語によるハードウェア開発
   * CPUとFPGAの協働によるアプリケーションの高速化   * CPUとFPGAの協働によるアプリケーションの高速化
   * FPGAに変わる再構成デバイスの開発   * FPGAに変わる再構成デバイスの開発
 +
 +===== 現在学生が取り組んでる研究テーマ =====
 +  * {{メディア:Graph.pdf| AIの学習をサポートするビッグデータ時代の超大規模グラフ処理の高速化}}
 +  * {{メディア:機械学習を用いたFPGAにおける配置・配線の最適化.pdf| 機械学習を用いたFPGAにおける配置・配線の最適化}}
 +  * {{メディア:fpgaを用いた行列積の高速化.pdf| FPGAを用いた行列積の高速化}}
 +  * {{メディア:AI画像認識・機械学習を用いた組み込みシステムに関する研究.pdf| AI画像認識・機械学習を用いた組み込みシステムに関する研究}}
 +  * {{メディア:ハードウェアを用いたシミュレーション高速化手法の研究.pdf| ハードウェアを用いたシミュレーション高速化手法の研究}}
 +  * {{メディア:oc_2023_佐原.pdf| 区間演算のデータフロー並列処理}}
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 +===== ここで学べること:システム設計・実装技術 =====
 +ものづくり(ソフトウェア,ハードウェア)に関心がある人はぜひどうぞ!
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 +==== ハードウェアとソフトウェアが連携動作する装置の研究開発の経験 ====
 +並列ハードウェアを動かすシステムソフトウェア,医療機器のデータ処理装置,実時間シミュレータ,ロボットのセンサーシステムと制御システム,機械学習ハードウェア,自動運転ロボットカー,・・・
 +==== システム開発に必要な基礎体力(ハードもソフトも) ====
 +プロトタイピング,デバッギング,モジュール化,仕様検証,テスト,シミュレーション,性能測定,・・・
 +==== 様々なパラダイムに基づく設計手法の体得 ====
 +手続き型言語,スプリクト言語,関数プログラミング,オブジェクト指向,・・・
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calab.1606373091.txt.gz · Last modified: 2025/02/21 18:55 (external edit)