複雑なデータ処理を究極的に高速化

GPU（グラフィックス処理用集積回路）やFPGA（回路構造が書き換え可能な集積回路）を用いて、さまざまな計算処理を高速化する手法について研究しています。
GPUは並列に動作する大量の演算ユニットをもち，スーパーコンピュータにも用いられています。また、FPGAは、その電力効率がGPUより優れており、さまざまな計算処理の高速化に利用されつつあります。これまでに、暗号処理、機械学習、構文解析、データ圧縮・展開などの複雑な処理を、GPUやFPGAを用いて究極的に高速化する手法・アルゴリズム・ハードウェアを提案してきました。

ビッグデータ処理をより高速に

近年の集積回路技術の向上から、数千個の演算ユニットをもつGPUやFPGAが安価に入手できるようになりました。しかし、数千個の演算ユニットをうまく協調させて計算処理を行うのは容易ではなく、さまざまな工夫が必要です。自ら考え出した計算処理の新しいアイデアをGPUやFPGAに実装して動作させることができ、また、研究成果を幅広く使ってもらえるのが魅力的です。
ビッグデータを高速に処理するには、GPUやFPGAを用いた並列処理が必須となります。これらのデバイスをターゲットとした高性能計算のためのアルゴリズム・ハードウェア設計理論の構築を目指しています。

AIやIoT技術に精通した第4次産業革命をリードする人材に

GPUやFPGAなどを扱うのに、高校レベルの数学と大学で学ぶ離散数学を理解しておくこと。デジタル回路設計の知識とプログラミングの能力が必要です。単に暗記するのではなく、本質を理解しておくことが大事です。
現代はAI（人工知能）やIoT（モノのインターネット）技術による第４次産業革命が起きつつあり、近い将来、社会構造が一変するとも言われています。情報科学部でインフォマティクスとデータサイエンスの技術と知識を習得し、この革命をリードする研究者・技術者を目指しませんか。