大量のデータを多角的に分析して知見を得るビッグデータ処理が一般化し、広く使われています。我々は、データの生成から処理・解析まで、全てにおいてビッグデータはネットワークと密接に繋がっている事に着目しました。金融情報やセンサデータはネットワークを介して流入し、蓄積されたデータは処理用のクラスタネットワークで共有され分析されます。我々は、ネットワーク端子を持つFPGAボードを利用して、二種類のビッグデータ解析の高速化に取り組んでいます。大量データの高速な検索ビッグデータ処理の一つは、大量のデータに対する迅速な解析です。高速化に取り組んでいます。ストリームデータ解析の高速化もう一つのビッグデータ処理は、入力され続けるデータの高スループット・低レイテンシな処理です。短時間に大量のデータが生成されると、データ処理エンジンに許容量を超えたデータが流入してしまい、正確な解析ができません。我々は、入力され続けるデータの処理をFPGAにオフロードして、大量のストリームデータに対する高速・低レイテンシな処理に取り組んでいます。上記二種類のビッグデータ処理のスケーラビリティ向上に取り組んでいます.一枚のFPGAボードが扱えるデータ量は,ボードのリソース量に制限されるので,スケーラビリティの面で問題があります.そこで,我々は複数枚のFPGAボードに処理を分散して実行する基盤を開発し、上記の二種類のビッグデータ処理に対する高いスケーラビリティの実現に向けて取り組んでいます。“TAMAMO”マルチFPGAボードを制御し、通信と計算を効率に行えるプログラミングフレームワークTAMAMO。このTAMAMOを使って光ネットワークやSATA、DRAM、DMAといった通信を兼ね備えたFPGAを活用できます。単体のFPGAボードの処理をノード分散させ、マルチFPGAノード処理を実現できます。1ノード間を低レイテンシで制御2巨大なデータをホストPCのメモリやプロセッサを経由せずにノード間を光ネットワークで通信3光ネットワークや、DMAのインターコネクトの通信の際に並列FPGA処理の実行。TAMAMOではこの3つの機能を、高性能FPGAクラスタで実現します。githubで、オープンソースでの開発も行っています(※現在はAPX-7142ボードのみに対応)。マルチノードGPUを使用するプログラムは、GPU上の処理を記述するコードとデータ通信処理を行うCPUのコードに分かれます。分かれたコードは、プログラマにとって見通しが悪く、また、機械的な最適化や形式検証を難しくしてしまいます。そこで、GPU同士のデータ授受を見通しよく記述できるようにするために、GPUコード中にMPIを埋め込み可能なプログラミングフレームワーク”FLAT”の研究を行いました。