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2017年11月より、サイバーセキュリティセンターは新しいWEBサイトに移転いたしました。
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本務地 マス・フォア・インダストリ研究所    数学理論先進ソフトウェア開発室    教授
URL http://sdpa.imi.kyushu-u.ac.jp/~fujisawa/          研究者情報ページへ
研究キーワード 数理最適化問題  /  グラフ解析  /  オペレーションズ・リサーチ  /  データサイエンス  /  高性能計算

研究テーマ

1.    ポストペタスケールシステムにおける超大規模グラフ最適化基盤

新しいスーパーコンピュータの応用として大規模なグラフ解析やデータ処理が注目を集めている.
グラフ解析の応用分野としては大規模災害等での避難誘導計画,社会公共政策や企業経営等のためソーシャル・ネットワーク等の大規模データの有効活用等が想定されているが,非常に計算量やデータ量さらに電力使用量などの規模が大きく従来の手法では処理が困難である.
そのためハイパフォーマンスコンピューティング分野の技術を用いて超大規模グラフ処理を実現するための研究を行っている.

2.    大規模グラフ解析のための高性能なグラフ探索及び最適化ソフトウェアの開発

数十億~数兆点規模の超大規模ネットワークに対するグラフ探索アルゴリズム(最短路(1対全),深さ優先,幅優探索等)の提案を行い,メモリ使用量,計算時間,安定性の3要素を総合的に考慮した世界最高性能のソルバーの開発を行っている.
また、超大規模グラフ処理を支援するための階層型ストレージ管理機能を備えたデータストアを開発して,高速かつ巨大グラフデータ(数ペタ?数百ペタバイト)を格納し得る方式やオンデマンドデータストア構築による高速アクセスを実現する.

3.    Graph500と Green Graph500ベンチマークへの挑戦

Graph500と Green Graph500は並行探索,最短路探索をはじめとする最適化,極大独立集合などのグラフ解析,などの複数のグラフ処理カーネルからなるベンチマークにより計算機の性能を評価しランキングを行う.
グラフ解析はサイバーセキュリティ,創薬,データマイニング,ネットワーク解析などの分野において必要とされる重要な計算カーネルとして位置づけられている.
我々の研究チームは ISC14にて発表された第8回 Graph500 及び 第3回 Green Graph500 において世界1位の性能を達成した

4.    大規模最適化問題(半正定値計画問題)に対する高性能計算

最適化問題の高速計算と実社会への応用にも取り組んでおり、例えば半正定値計画問題(SDP)は組合せ最適化, システムと制御, データ科学, 金融工学, 量子化学など非常に幅広い応用を持ち、現在最適化の研究分野で最も注目されている最適化問題の一つとなっている.
SDP に対しては高速かつ安定した反復解法である内点法アルゴリズムが存在しているが、巨大な線形方程式系の計算(行列要素の計算と行列のCholesky分解)が大きなボトルネックとなっている
最近の結果では多数GPU の活用や計算と通信のオーバーラップ技術を応用することによって、主要なボトルネックの1つである線形方程式系のCholesky 分解の高速化と世界最大規模の SDPを高速に解くことに成功した(最大で1.713PFlopsの性能を達成).

5.    グラフ解析と最適化技術を用いた都市OSの開発

都市での生活を快適あるいは安全なものにするために都市 OS(オペレーティングシステム)の開発が開始されている.都市OSでは大量のセンサーデータやオープンデータなどを用いて都市における交通網の設計を行ったり,異常事態の発生時における避難誘導を行ったりするための機能を持つことが想定されている.
都市OSにおける革新的な新基軸としては数学的な手法(数理最適化問題やグラフ解析さらにネットワークフローによる分析)と計算技術(計算量とデータ移動量の考慮と最適化による高速かつ省電力計算)にあり、これらの技術を用いて現在、先進的な都市 OS の開発を推進している.