電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-6-17
ビッグデータ処理のためのApproximate Computing ネットワーク
○鯉渕道紘・藤原一毅(NII)
センサー観測データやソーシャルデータの分析に代表されるビッグデータアプリケーションでは、理論に基づく厳密さが要求される古典的な物理シミュレーションなどと対照的に、計算とデータ転送における誤差を許容しても結果の大勢に影響しないことが多い。本研究は、データセンター/スーパーコンピュータ内の通信について、ある程度の誤りを許容することで広帯域・低遅延を達成するApproximate Computing ネットワークを提案する。本報告では、本提案ネットワーク上で典型的なアプリケーションを
実行した場合に達成しうる性能を評価する。