高瀬 英希

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教員紹介

高瀬 英希(たかせ ひでき)
高瀬 英希

東京大学大学院 情報理工学系研究科
システム情報学専攻
准教授

〒113-8656 東京都文京区本郷7-3-1 工学部6号館 254号室
Tel: 03-5841-0495

E-mail: takasehideki @ hal.ipc.i.u-tokyo.ac.jp

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略歴

2009年3月 名古屋大学 大学院情報科学研究科 情報システム学専攻 博士課程前期課程 修了
2009年4月–2012年3月 日本学術振興会 特別研究員DC1
2012年3月 名古屋大学 大学院情報科学研究科 情報システム学専攻 博士課程後期課程 修了
博士(情報科学)取得
2012年4月–2019年10月 京都大学 大学院情報学研究科 通信情報システム専攻 助教
2019年11月–2021年3月 京都大学 大学院情報学研究科 通信情報システム専攻 准教授
2018年10月–2022年3月 国立研究開発法人 科学技術振興機構 さきがけ兼任研究者
2021年4月 東京大学 大学院情報理工学系研究科 システム情報学専攻 准教授

研究テーマ

IoT/クラウドロボティクス時代のコンピューティング基盤を支えるプラットフォーム技術と設計方法論についての研究を行っている.ロボットシステム向けの軽量実行環境やSW/HW協調最適化,IoTシステム開発のための仮想シミュレーション環境などについて研究開発を進めている.最近では,ビッグデータの処理と通信を重心に据えて関数型プログラミング言語の可能性を探求し,IoTアーキテクチャの構成要素および設計階層を包括した開発フレームワークの構築について特に取り組んでいる.

主な論文・著書

Hideki Takase, et al., “mROS: A Lightweight Runtime Environment of ROS 1 nodes for Embedded Devices,” Journal of Information Processing, Vol. 28, No. 2, pp. 150-160, 2020.
Yasuhiro Nitta and Hideki Takase, “An FPGA Accelerator for Bayesian Network Structure Learning with Iterative Use of Processing Elements,” in Proc. of 2020 International Conference on Field-Programmable Technology (ICFPT), 2020.
Hideki Takase, et al., “An Integrated Framework for Energy Optimization of Embedded Real-Time Applications,” IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol. E97-A, No. 12, pp. 2477-2487, 2014.
Hideki Takase, et al., “Partitioning and Allocation of Scratch-Pad Memory for Priority-Based Preemptive Multi-Task Systems,” in Proc. of 2010 Design, Automation and Test in Europe (DATE2010), pp. 1124-1129, 2010.

コグニティブコンピューティングアーキテクチャの研究

◆実験内容:
コンピュータが自ら学習・認識し意思決定等を行うコグニティブコンピューティングが注目されている。本実験ではリアルタイムな画像理解を目的とし、画像中に含まれる物体のカテゴリを識別し認識するための高速アルゴリズムや、脳を模倣したニューロチップの設計、データベース構成を含むシステムアーキテクチャの開発を行う。

次世代スーパーコンピュータの電力管理と高性能化に関する研究

◆実験内容:
次世代スーパーコンピュータの開発では、消費電力がシステムの設計や性能を制約する最大の要因である。限られた電力資源を有効利用しつつ、最大限の性能を発揮させるために、電力モデリングや電力制御アルゴリズムの開発を含めたスーパーコンピューティング向け電力制御システムソフトウェアの研究を行う。

ノーマリーオフコンピューティングの研究

◆実験内容:
必要最小限の電力で処理を行うコンピューティングの実現を目指し、電源を遮断しても情報を保持する新しい不揮発性メモリを活用し、通常はシステムの電源を遮断し(ノーマリーオフ)、必要な時に必要な部分の電源のみを投入して実行を行う、新しい処理原理に基づくコンピュータシステムの研究を行う。

ディジタル回路の基礎

◆実験内容:
 IT技術が進歩した現代においては、家電やコンピュータ、スマートフォンなどさまざまなディジタル回路が身の回りで利用されている。特に、近年のプロセッサは数百億のトランジスタで構成されており、それらが数センチ角のチップ中に高密度に集積される。このように、システムの規模が大きくなるにつれて、回路設計も複雑になる。本実験では、ディジタル回路設計において用いられるハードウェア記述言語を習得し、ディジタル回路設計のフローを学ぶ。また、実験ではFPGA(Field Programmable Gate Array)と呼ばれる任意の論理回路を構成できる特殊なデバイスを利用し、設計したディジタル回路設計を実際に動作させ、動作検証の方法を理解する。
◆担当教員から学生へのアドバイス:
 本実験ではハードウェア記述言語のVerilog HDLを扱う。Verilog HDLで記述されたコードはソフトウェアのように上から順に逐次的に実行されるのではなく、並列に動作する回路になることを意識するのが重要である。

システム8-近藤

教員紹介

近藤 正章(こんどう まさあき)
近藤 正章

東京大学大学院 情報理工学系研究科
システム情報学専攻
准教授

〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1 工学部 6 号館 247 号室
Tel: 03-5841-0445
Fax: 03-5841-0445

E-mail:kondo@hal.ipc.i.u-tokyo.ac.jp

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略歴

2003年 東京大学大学院工学系研究科先端学際工学専攻博士後期課程修了,博士(工学)
2003年 科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業研究員
2004年 東京大学先端科学技術研究センター特任助手
2007年 東京大学先端科学技術研究センター特任助教授
2008年 電気通信大学大学院情報システム学研究科准教授
2013年 東京大学大学院情報理工学系研究科准教授

研究テーマ

 組込みシステムから大規模高性能計算機システムに至る広範囲なコンピュータシステムにおいて、高性能・低消費電力・高信頼なコンピューティングの実現を、アプリケーションの特性に応じて、ハードウェア構成方式・コンパイラ・システムソフトウェアを含むシステム階層間の協調設計と実行時最適化により目指す研究を行っている。主な研究テーマは以下の通りである。

1. 高性能・省電力計算機システム構成:
高性能・省電力を実現するプロセッサアーキテクチャ、マルチコア・メニーコアシステムの実現方式、モデリングによるコンピュータシステムの高性能・低消費電力化アルゴリズム。
2. ハイパフォーマンスコンピューティング:
超並列コンピュータシステムのアーキテクチャとシステムソフトウェア、次世代スーパーコンピュータの電力管理方式と電力制御アルゴリズム。
3. 認識に基づくIT環境の高効率化:
行動認識によるIT器機の電力管理方式、物体認識向けプロセッサの構成方式、コグニティブコンピューティング。

主な論文・著書

M. Kondo, et al.: Design and Evaluation of Fine-Grained Power-Gating for Embedded Microprocessors, Proc. the DATE2014, March 2014.
S.T. Nguyen, M. Kondo, T. Hirao, and K. Inoue: A Prototype System for Many-core Architecture SMYLEref with FPGA Evaluation Boards, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E96-D, No.8, pp.1645-1653, Aug. 2013.
M. Kondo and H. nakamura: A Small, Fast and Low-Power Register File by Bit-Partitioning, Proc. the HPCA-11, pp.40-49, Feb. 2005.

システム8-中村

教員紹介

中村 宏(なかむら ひろし)
中村 宏

東京大学大学院 情報理工学系研究科
システム情報学専攻
教授

〒113-8656 東京都文京区本郷7-3-1 工学部1号館507号室
Tel: 03-5841-6915
Fax: 03-5841-8595

E-mail:nakamura@hal.ipc.i.u-tokyo.ac.jp

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略歴

1990年 東京大学大学院工学系研究科電気工学専攻博士課程修了,工学博士
1990年 筑波大学電子・情報工学系助手
1995年 筑波大学電子・情報工学系助教授
1996年 東京大学先端科学技術研究センター助教授
2008年 東京大学大学院情報理工学系研究科准教授
2010年 東京大学大学院情報理工学系研究科教授

研究テーマ

 物理世界と情報世界の高度なインタラクションを実現する高品質コンピューティングの実現を目指して、回路実装・アーキテクチャ・コンパイラ・システムソフトウェア・アルゴリズムを含む多様なシステム階層間の連携・協調による高性能・高信頼・低消費電力計算システムに関する以下の研究を行っている。

1.超低消費電力VLSIシステム:
VLSIアーキテクチャ,超低電力回路技術、超低電力回路技術に適した 命令実行制御方式とコンパイラ,ハードウェア/ソフトウェア 協調設計,VLSIシステムの性能・電力モデリング,モデリングに基づく低消費電力プロセス管理.
2.省電力コンピューティング:
行動計測と予測に基づく省電力コンピューティング環境の実現, 性能・電力モデリングに基づく動的電源制御とプロセス管理.
3.高性能並列計算システム:
並列システムアーキテクチャ,高密度実装型クラスタシステム,ハイパフォーマンスコンピューティング.
4.ディペンダブルシステム:
高信頼サーバシステム,障害検出と自己再構成,オープンな環境下での高信頼でセキュアなシステム.

主な論文・著書

H. Sasaki, Y. Ikeda, M. Kondo, H.nakamura: An Intra-Task DVFS technique based on Statistical Analysis of Hardware Events, Proc. of Computing Frontiers 2007, pp.334-337, Melbourne, Dec. 2007
M. Kondo and H. nakamura: A Small, Fast and Low-Power Register File by Bit-Partitioning, Proceedings of HPCA-11, pp.40-49, Feb. 2005
P.R. Panda, H. Nakamura, N.D. Dutt, and A. Nicolau : Augmenting Loop Tiling with Data Alignment for Improved Cache Performance, IEEE Transactions on Computers, Vol.48, No.2, pp.142-149, February, 1999

コンピューティングシステム学研究室


コンピューティングシステム学研究室
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中村 宏
中村 宏

教授
高瀬 英希
高瀬 英希

准教授
   
物理世界と情報世界の高度なインタラクションを実現する高品質なコンピューティングの実現とその設計方法論の確立を目指す。高品質とは、高性能・応答性・低消費電力・高信頼・セキュリティなどを含み、これらはトレードオフの関係にある。その最適化を、センサやロボットなどのエッジデバイスからサーバまでのシステム全体を対象とし、回路技術・アーキテクチャ・ソフトウェアの連携協調により実現する設計方法論を探求している。
サイバーフィジカルシステム
物理世界のあらゆるものをインターネットで接続し、そこから得られる膨大なデータを情報世界で処理し物理世界へ働きかけるスマート社会の実現へ向け、エッジデバイス、ネットワーク、サーバの高度な連携により、システム全体での処理能力と応答性の向上、消費エネルギーの削減、セキュリティ向上を目指す研究を行っている。
超低消費電力コンピューティング
消費電力を飛躍的に低減するコンピューティングの実現へ向け、次世代不揮発メモリを用いたノーマリーオフコンピューティング、誘導結合を用いた3次元VLSIシステム、マイクロサービスの実行最適化、などデバイス・回路技術・アーキテクチャ・システムソフトウェアが階層を越えて連携・協調する新しいコンピューティングの研究を行っている。
ロボットシステム向け軽量実行環境と協調最適化
クラウドロボティクス時代を支える開発プラットフォーム技術の実現を目指す。軽量な組込みデバイスで動作可能な実行環境、および、リアルタイム性と電力効率を向上させる協調システムに関する研究を行っている。また、大規模なIoT環境におけるロボットアプリケーションのための仮想環境を活用した設計手法・開発技術についても取り組んでいる。
包括的IoTシステム設計最適化技術
大量かつ多様な計算機で構成されるIoTシステムを包括的に設計する技術の研究を行っている。アーキテクチャの設計階層の縦断および構成要素の横断の両軸からの最適化により、システムの高性能化・低電力化ならびに設計生産性の向上を実現する。