【研究分野】情報学基礎

【研究領域課題番号】23240002 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

メニーコア / GPGPU / 並列アルゴリズム / 省スペースアルゴリズム / MapReduce

【研究成果の概要】

GPU向けアルゴリズムを漸近解析するための並列計算モデルとしてAGPUモデルを提案した．アルゴリズムの正確な計算量はデバイス仕様に依存するが，AGPUモデル上で解析された計算量の高々定数倍である．AGPUモデルにより，GPUデバイスの仕様や入力データの値に依らない汎用的なアルゴリズムの性能を知ることができる．また，I/O計算量が最適となる比較ソートアルゴリズムを提案した．実際のGPUでの実験により，既存手法よりも1.9倍高速となった．

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2011-04-01 - 2015-03-31

【配分額】43,420千円 (直接経費: 33,400千円、間接経費: 10,020千円)