講義概要
コンピュータで利用可能な情報が爆発的に増加しており、その情報の利用は、Web検索だけでなく、経済動向の解析や、生物学、物理学等の科学研究にも大きな影響を及ぼしている。現在、その莫大なデータの効率的な管理や計算方法が大きな課題となっており、この課題の解決が巨大なデータの有効利用につながることが期待されている。そのため、様々な最新の高性能ハードウェアを利用した並列計算機システムを利活用して、この問題の解決に向けて取り組まれている。
本講義では、巨大なデータの効率的な処理法に関して、最近の新しい並列計算のための概念や技術を学習する。
講義の目的
最新の高性能ハードウェアを利用した計算機システムを利活用することを目的に、マクロな観点からクラウドコンピューティングを、ミクロな観点からメニーコアプロセッサ向けのデータ管理に焦点を当て、最近の並列処理の計算モデルやアルゴリズムの概念、技術を習得する。
講義計画
1. 導入
2. キーバリューストア、データモデル
3. クラウド環境での一貫性モデル
4. MapReduceフレームワーク
5. MapReduceとテキスト処理
6. MapReduceとグラフアルゴリズム
7. メモリ階層と高性能計算
8. キャッシュ指向データ配置
9. キャッシュ指向探索アルゴリズム
10. アトミック操作、同期
11. ロックフリーアルゴリズム(1)
12. ロックフリーアルゴリズム(2)
13. ソフトウェアトランザクショナルメモリ
14. ハードウェアトランザクショナルメモリ
15. 先端的事例
教科書・参考書等
参考書:
1. J. Lin, C. Dyer, "Data-Intensive Text Processing with MapReduce", Morgan & Claypool Publisher, 2010
2. T. Harris, J. Larus, R. Rajwar, "Transactional Memory", 2nd edition, Morgan & Claypool Publisher, 2010
関連科目・履修の条件等
関連科目: 計算機アーキテクチャ特論、データ工学特論、並行システム論
成績評価
期間中に出される課題と期末試験により評価する
