Topic cloud/ja

From Mobile Computing Lab at NAIST
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クラウドコンピューティング・分散処理システム・並列計算・GPGPU


クラウドコンピューティング

クラウドコンピューティング環境でのマルチコアプロセッサの停止故障を考慮したタスクスケジューリング

クラウド・コンピューティングに信頼性を持たせ,また実用上十分な応答速度を実現するためには,データセンタにおけるサーバの故障に備える仕組みが必要である.その一方で,近年高いパフォーマンスを持つプロセッサはいずれもマルチコアプロセッサとして設計されており,マルチコアプロセッサの利用を同時に考慮する必要がある.この場合,マルチコアプロセッサの停止故障が発生したとき,同一プロセッサ内のコアは同時に停止する.本稿では,マルチコアプロセッサの停止故障を考慮したタスクスケジューリング手法について述べ る.タスクスケジューリングは,NP困難であることが知られている.この問題に対し,いくつかの手法が提案されているが,ネットワークを遅延のない理想的なモデルとするものや,シングルコアプロセッサでの停止故障を考慮したものが多く,ネットワークトポロジとマルチコアプロセッサの停止故障を同時に考慮したモデルは提案されていない.本稿では,クラウド・コンピューティング環境において,プロセッサの停止故障が発生しても与えられたレイテンシ制約を満たす一方で,故障が発生しない場合にタスク実行時間を最小化するようなスケジューリング問題を定式化し,この問題のためのヒューリスティックなスケジューリング手法を提案する.


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ハイパースレッディングとターボブーストを考慮したマルチコアプロセッサシステム向けタスクスケジューリングアルゴリズム

近年マルチコアプロセッサが一般に広く普及している.最新のマルチコアプロセッサには,一つのプロセッサコア内の物理的リソースを複数のスレッドで共有することで,トータルのパフォーマンスを向上させるハイパースレッディングや,動作しているコア数が少ないときに,動作周波数を向上させるターボブーストと呼ばれる高速化技術を搭載しているものがある.これらの高速化技術の特性を考慮しないで従来のスケジューリング手法を使用すると,スケジュールされた結果と実際の動作結果に違いが生じ,リソースを最適に使用することができない.本研究では,より効率的に並列プログラムを実行するため,これら2つの高速化技術をモデル化し,各コアの動作状況に応じて動作周波数などを細かく計算することで,これらの高速化技術を使用した場合に再現性の高いスケジュールを生成する手法を提案する.


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研究業績

  • Shohei Gotoda, Naoki Shibata and Minoru Ito : "Task scheduling algorithm for multicore processor system for minimizing recovery time in case of single node fault," Proceedings of IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid (CCGrid 2012), pp.260-267, DOI:10.1109/CCGrid.2012.23, May 15, 2012. [ PDF ] [ SlideShare ]
  • 後藤田 祥平 : "マルチコアプロセッサを考慮した単一ノード故障時における回復時間を最小化するタスクスケジューリング" (修士論文), [ PDF ]
  • Yosuke Wakisaka, Naoki Shibata, Keiichi Yasumoto, Minoru Ito, and Junji Kitamichi : Task Scheduling Algorithm for Multicore Processor Systems with Turbo Boost and Hyper-Threading, In Proc. of The 2014 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications(PDPTA'14), pp. 229-235, 2014-07-21 [ PDF ] [ SlideShare ]


分散処理システム

スキップグラフを用いた􀀁スケーラブルなセンサデータ収集システムの検討

本研究では,Skip Graphを用いた周期的なセンサデータ収集システムについて検討する.一般的にセンサデータは一定の周期で定期的に生成され,発信者(publisher)によって発信される.一方,収集者(subscriber)は自身の処理性能やセンサデータの用途などによって,要求するセンサデータの周期が異なる.検討システムでは,構造化オーバレイネットワークのSkip Graph をセンサデータの種類(topic)と周期の組合せに基づいて構築し,複数のpublisher からのセンサデータをtopic や周期に基づいて集約しつつ収集する.センサデータを集約しながら転送することで,多くのpublisher が存在する環境でも各ノードの瞬間的な送受信数を減らし,通信負荷の最大値を低く抑えられる.


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ライブ放送のための映像処理システムにおける負荷分散方式の設計と実装

我々は,ライブ放送のための分散型映像処理システムを研究開発している.本システムでは,映像処理サーバが映像撮影端末から依頼された映像処理を行う.多数の映像撮影端末が映像処理サーバに映像処理を依頼すると通信負荷や処理負荷が大きくなって映像処理に時間がかかり,ライブ放送を円滑に行えない.そこで本研究では,映像処理を依頼する映像処理サーバを選択して映像処理サーバにかかる負荷を分散させる方式を提案,実装する.提案方式では,複数の映像処理サーバがある場合に,映像処理内容や負荷に応じて処理を依頼する映像処理サーバを,P2P 型モバイルエージェントシステムを用いて選択する.複数の映像処理サーバと映像撮影端末を用いて実験し,映像処理を完了するまでの時間への影響を確認した.


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研究業績

  • 川上 朋也, 石 芳正, 義久 智樹, 寺西 裕一 : スキップグラフを用いたスケーラブルなセンサデータ収集システムの検討, 第23回情報処理学会マルチメディア通信と分散処理ワークショップ (DPSWS2015) 論文集, pp.270-272, 2015年10月.
  • 川上 朋也, 石 芳正, 義久 智樹, 寺西 裕一 : ライブ放送のための映像処理システムにおける負荷分散方式の設計と実装, 第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2016) 論文集, 2016年3月.


並列計算・GPGPU

GPGPUを用いたARマーカの高速読み取り手法

本研究では,主に屋内位置推定に使用することを目的として, GPGPU を利用した読み取り手法を提案する.近年,スマートフォン などの情報機器には高解像度のカメラや GPU が搭載されている.屋内での正確な位 置推定のために,カメラと AR マーカが利用できるが,遠くにあるマーカを識別するため には,高性能なカメラにより撮影した高解像度の画像を解析する必要がある.携帯電子機器においては,CPU の処理能力と消費電力の制限があるため,なるべく効率よく解析する手法が求められ る.本研究では,GPGPU を利用することで,高速に高解像度の画像からマーカを識別 するための手法を提案する.既存の AR マーカ読み取り手法と比較して,より広い範囲で識別でき ることを評価実験を通して確認した.


線形モーションぶれに耐性のある円形バーコード

カメラとARマーカを利用することで,屋内での位置推定が行われているが,この方式は撮影時のぶれに弱く,カメラまたはマーカが動いている場合,あるいは室内が暗い場合には認識が難しいという欠点がある. 本研究では,撮影時に線形のモーションぶれがあることを仮定し,バーコードの各バーを同心の円形にすることで,ぶれがあっても比較的うまく認識できるバーコードを提案する.


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アニメーション・マーカを用いたアドホック通信

近年,高解像度カメラを搭載し,高い演算能力を備えたスマートフォンの普及により,QR コードを はじめとする二次元バーコード状のマーカを用いたデータの読み取り手法が一般的なものとなった.我々 は,このマーカによる読み取り手法を用いて,大きなデータを扱い,また手軽に携帯端末同士の通信を行 えるようにするために,マーカのアニメーションと GPGPU 画像解析による高速マーカ読み取りを利用 したアドホックなデータ通信手法を提案している.この通信手法では,送信側がデータをマーカ群にエン コードしたものをディスプレイにアニメーション表示し,受信側はそれをカメラによって撮影し,その入 力画像からマーカを検出し,リアルタイムにデコードすることでデータ通信を行う.本デモでは,提案手 法であるアニメーション・マーカと高速かつ高精度なマーカ検出によるアドホック通信の実演を行う.


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視聴距離・視力に合わせた最適な立体視ビデオ再生システム

本研究では,ディスプレイからのユーザの距離と,測定したユーザの視力に基づいて,両眼立体 視映像における左右それぞれの目に提示されるビデオの視差角と解像度を最適化する方法を提案する.3D メガネに取り 付けた AR マーカをディスプレイに取り付けたカメラで撮影することで,ユーザの両目の位置を測定し, 異なった間隔で配置した 4 つのカメラで撮影した映像から,要求された視差角に対応した組み合わせを選 択し,表示する.ビデオは,測定されたユーザの両目の位置に応じて傾ける.また,ビデオ再生開始前に ユーザの視力を測定し,視力に見合った解像度のビデオを表示する.


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研究業績

  • Naoki Shibata, Shinya Yamamoto: GPGPU-Assisted Subpixel Tracking Method for Fiducial Markers, Journal of Information Processing, Vol.22(2014), No.1, pp.19-28, 2014-01. DOI:10.2197/IPSJJIP.22.19 [ PDF ]
  • 柴田 直樹, 山本 眞也 : 連結成分抽出のための並列アルゴリズムのAVX2命令セットを利用したCPU向け実装, マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集, 2013.12. [ PDF ]
  • 山本 眞也, 柴田 直樹 : アニメーション・マーカを用いたアドホック通信, マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集, 2013.12.
  • 山本 眞也, 柴田 直樹 : アニメーションARマーカを用いたアドホック通信の提案, DICOMO2013シンポジウム論文集, pp. 1090 - 1096, 2013.7.10. [ PDF ]
  • 山本 眞也, 柴田 直樹 : 第21回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ 優秀デモンストレーション賞
  • 山本 眞也, 柴田 直樹 : DICOMO2013シンポジウム 優秀論文賞
  • 柴田 直樹, 玉井 森彦, 安本 慶一, 森 将豪 : 視聴距離・視力に合わせた最適な立体視ビデオ再生システム : マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集 2012-4, pp. 117 - 120 (2012-10) [ PDF ]