研究内容

当研究室では，GPU・クラスタ・グリッドコンピューティングや医用画像処理などのハイパフォーマンスコンピューティング技術の基礎理論から応用ソフトウェアまでの幅広い研究を推進しています．独自の研究に加え，企業や大学との共同研究や委託研究を通して，ソフトウェア開発の第一線で活躍できる優秀な人材を育てようとしています．

是非，パンフレット，発表論文や研究設備をご覧ください．

推進中の研究テーマ

GPUによる汎用計算に関する研究

ディスプレイ画面を描画するための部品GPUを用いて，計算量の多い科学技術計算の高速化を目指しています．グラフィクス処理の枠を超えて，GPUの新しい応用ソフトウェアを開拓する点に面白さがあります．

ビッグデータ分析の高速化に関する研究

複数の計算機を接続したクラスタ・システムを用いて，データ処理能力が重要となるビッグデータ分析の高速化に取り組んでいます．数百に及ぶ計算機を機能的に統合して，使いやすさと高性能を両立する点に挑戦があります．

大規模4次元データの可視化に関する研究

X線CTスキャナなどの時系列3次元データを直感的に理解するための可視化を目指しています．数十GBを超える大規模データに対し，秒間10フレーム以上の実時間処理を達成する点にやりがいがあります．

汎用生体シミュレータの高速化に関する研究

生体に関する生理・病理を全てin silico（計算機上）でシミュレーションする並列ソフトウェア Flint を開発しています．主に自動並列化に関する技術の研究に貢献しています．

大規模電磁場解析における反復法の高速化

電磁界シミュレーションの数値計算で現れる反復法の開発をしています．特に，複素対称線形方程式向けの反復法に対して高精度演算の適用や，反復法の前処理に関する研究を行っています．さらに，ソフトウェアへの組み込みも行っています．

過去に取り組んだ研究テーマ

グリッドによる大規模計算に関する研究

多数の計算機を一つの仮想的なスーパーコンピュータとして統合し，計算量の多い医用画像処理やデータマイニングの高速化を目指しています．膨大な数の計算機を駆使するアルゴリズムやソフトウェア技術の開発に醍醐味があります

並列プログラムの性能解析に関する研究

分散メモリ型並列計算機上で並列プログラムの性能を引き出すための支援について研究しています．開発支援ツールや性能予測手法などを実際の開発現場に適用する過程に醍醐味があります．

研究設備

こちらをご覧ください．