Hello ASAP group

ASAPグループはFPGA, GPU等のアクセラレータを用いてアプリケーションの高速化を行うグループです. 対象とするアプリケーションは流体解析, グラフ, N体シミュレーション, ゲーム用AI, ニューラルネットワークアクセラレーションと多岐に渡ります.

AERO Project

AERO ProjectはJAXAと共同研究を行っており,FPGAを用いて流体解析や粒子法の高速化を行っています.最近ではCPUとFPGAのSoCであるZynqに着目し,流体解析専用Zynqクラスタの構築などを試みています.

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ExpEther Project

ExpEther ProjectはマルチGPUシステムを用いてグラフ探索の高速化を行っています.GPU間の通信を削減するためのアルゴリズムやデータ圧縮の研究がメインテーマとなります.

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PEACH Project

PEACH ProjectはPEACHと呼ばれるスーパーコンピュータのノード間をつなぐFPGAベーススイッチを用いた研究を行っています.PEACHを用いることによるノード間通信でのアドバンテージを利用し,N体シミュレーションやグラフ探索の高速化を行っています.

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Game AI Project

Game AI ProjectはFPGAでGame AIの実装を行い,国際学会で開催されるFPGA Design Contestに出場をしています. 現在Deep Learningを取り入れ,学習によって強化されていくAIの実装を試みています.

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AI Acceleration Project

AI Acceleration Projectでは産総研や東大と共同で、高性能FPGAスイッチと国産省電力GPUを組み合わせた異種AIエンジン統合アーキテクチャを開発しています。今年度からはじまった大規模プロジェクトです。

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About ASAP Group


  • Xilinx ZYNQ-7000 AP SoC (FPGA + CPU)

  • Nvidia GTX980 (GPU)

  • HA-PACS/TCA (Super Computer)



Our Concept

ASAPグループはField Programmable Gate Array (FPGA)やGraphics Processing Unit (GPU)と呼ばれるデバイスを研究に利用しています.

要約 : FPGAとGPUでいろんなアプリケーションを速くするにゃん.

Keywords : FPGA Computing, General Purpose computing on GPU (GPGPU), Super Computer




Projects

ASAPグループは<AERO>, <ExpEther>, <PEACH>, <Game AI>, <AI Acceleration> の5種類のプロジェクトから構成されています.それぞれのプロジェクトの概要を下記に記します.


AERO projectはJAXAと共同で流体解析や粒子法アプリケーションの高速化を研究しています. FPGAを用いて専用のハードウェアを実装することでこれらアプリケーションの高速化を行っています. 現在は, Xilinx社が販売しているCPUとFPGAのSoCであるZynq-7000 AP SoCを利用したHardware/Software強調設計に取り組んでおり, 流体解析専用のZynqクラスタの構築を目指しています.

Keywords : FPGA, Zynq, Computational Fluid Dynamics (CFD), Particle method, Cluster, High Level Synthesis (HLS)

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ExpEther projectはグラフ探索の高速化を目指しています. マルチGPUシステムを用いたアプローチを試みているので, GPU間の通信量を如何にして削減するかがポイントとなります. 最近ではGPU間の通信にFPGAで実装されたスイッチを用いており, 通信時にFPGA上でデータを圧縮する研究もされています.

Keywords : ExpEther, GPGPU, Multi-GPU, Graph500, Data Compression

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PEACH projectはPEACH2と呼ばれるスーパーコンピュータのノード間をつなぐスイッチを用いた研究を行っています. 従来はインフィニバンドと呼ばれる規格でノード間の接続がされていたのですが, PEACH2を用いるとPCIe gen2でノード間を接続することができます. 最近,PEACH3が新たに開発され,ノード間をPCIe gen3で繋ぐことができるようになりノード間通信でさらなるアドバンテージを得ることが可能となりました.

Keywords : PEACH, Super Computer, HA-PACS/TCA, FPGA, GPU

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Game AI projectはFPGAを用いてボードゲーム用AIの実装を行っています. ICFPTやHEARTという国際学会でFPGAによるゲームAIの強さを競うコンテストが毎年開催されており, このコンテストに毎年出場しています. 現在, Traxというボードゲームがお題とされており, 私たちはDeep Learningで学習したAIを実装しコンテストに挑む予定です.

Keywords : FPGA, Zynq, High Level Synthesis (HLS), Game tree traversal, Machine Learning, Trax, Blokus

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AI Acceleration Projectでは産総研や東大と共同で、高性能FPGAスイッチと国産省電力GPUを組み合わせた異種AIエンジン統合アーキテクチャを開発しています。今年度からはじまった大規模プロジェクトです。

Keywords : Machine Learning, Neural Network, FPGA, GPU

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Our Skills

  • FPGA Design ( 100% )
  • Gpu Programming ( 100% )
  • C/C++ Programming ( 60% )
  • MPI Programming ( 80% )
  • Machine Learning ( 80% )

Members

Master's Course Students(2nd year)
Aero Project

ZynqによるCFD用クラスタの構築


Master's Course Students(2nd year)
ExpEther Project

GPUを用いたグラフ探索の高速化


Master's Course Students(1st year)
PEACH Project

PEACH3のグラフ探索への応用


Master's Course Students(1st year)
PEACH Project

PEACHを用いたLET演算器の実装

Undergraduate Students
Aero Project

Zynqを用いた粒子法の高速化

Undergraduate Students
ExpEther

ExpEtherのためのデータ圧縮

Contact

ASAP Room • 3-14-1 Hiyoshi, Kouhoku-ku, Yokohama • Kanagawa, JAPAN 223-8522 • Phone: +81 (45) 566-1748 • Fax: +81 (45) 566-1748 • Email: asap@am.ics.keio.ac.jp • Room num: 26-107