研究室の方針

研究室での活動

ゼミ、全体ミーティングについて

• 週1回、構成員全体で30分程度の全体ミーティングを行います。スケジュールの連絡事項を共有した後、参加者全員の研究の進捗状況をそれぞれ3分程度で共有します。
• 1週間ぐらいのペースで、学生が主体のゼミを開催します。各自の研究の進捗の詳細を共有し、今後の方向性などを議論します。
• ミーティング等を除き、研究室にいなければならないコアタイムはありません。
• 研究成果がまとまってきたら研究成果を発信していきます。国内での口頭発表、ポスター発表、さらに、国内外での国際会議、論文として成果を発表することを目指します。
• 研究成果として開発したソフトウェアをオープンソースとして公開し、研究成果を広く普及させていく活動も積極的に進めています。
• 学外の関連する研究を行っている機関との共同研究も積極的に推進します。研究室内の議論にとどまることなく、多様な視点から有用となるように研究を進め、社会に貢献できる研究成果の創出を目指します。

研究設備について

Perf-labでは、最新の実践的なコンピューティングの研究の理想郷となる環境を目指し、研究室のメンバーが自由にアイディアを試せる実験設備を整備しています。スパコン計算ノード級の計算サーバ、ファイルサーバ、高速ネットワーイッチ、GPUやFPGAアクセラレータ付きサーバーなど最先端の機器が稼働しております。ソフトウェアの面でも、研究室内gitlabによる協調型コード開発、LLVM、MLIR、Halide/TVMと連携した多層コンパイラ・チューニング環境などを整備しています。エッジデバイス向けの評価機材としても、RaspberryPiなどARMを搭載したシングルボードコンピュータ、PythonからプログラミングできるFPGA開発ボード、CPUとFPGAを混載したヘテロジーニアスSoC搭載ボードを整備しています。

Perf-labにおける研究で使う技術スタックの一覧です。インフラ、ハードウェア、ソフトウェアとそれらの境界に位置する最新のコンピュータの基盤技術を使って実験し、研究を進めます。この技術スタックのどれかを、実際に動かして、深く研究していきます。アプリからインフラまで一気通貫で技術を俯瞰的に取得できますし、興味のあるところを極めていくというやり方もできます。

新4年生向け情報

• 例年、2月から3月にかけて研究室説明会を実施します。詳細については、系からの連絡にてお伝えしますが、別途、個別に研究内容の説明やテーマの相談をすることも可能です。
• Perf-labでは、B4の実務訓練は卒論の研究テーマに近い研究機関や企業に研究室指定で受け入れていただけるように交渉し、卒論で学んだ技術や理論を、実際に実務訓練にて産業や業務で実践できるように可能な限り試みます。

研究テーマについて

具体的な研究テーマの例を以下に挙げます。

システムソフトウェア・プログラミング

• IoT、ポスト5G時代のクラウドコンピューティングを支えるコンパイラやコード変換器、自動チューニング機構、基盤ソフトウェア技術
• アルゴリズム/スケジュール分離型の記述を行うドメイン特化型言語やAIフレームワークと連携した高位最適化技術、Polyhedral Compilation技術、多層コンパイラ技術。
• ソフトウェア性能工学と性能解析、先進的なプロファイラの開発。スーパーコンピュータ富岳で動かす高性能コードの開発、性能解析、処理加速装置の設計
• ヘテロジーニアスな処理環境（CPU/GPU/FPGA/Accelerators)におけるプログラミングの生産性の改善、コード変換技術、
• ヘテロな記憶素子の環境におけるメモリ管理法、ストレージとメモリシステムの融合

アーキテクチャ、ハードウェア設計

• 万能ではなく特定処理にフォーカスしたデータフロー型の超高効率な専用コンピュータ
• 脳神経の構造・動作原理を模倣するコンピュータ、デジタルニューロモーフィック処理
• 行列演算、数値線形代数の高性能計算と専用アクセラレータの開発
• ドメイン特化型カスタム計算機の設計思想の探求、FPGAを用いたプロトタイプの実装、処理のアクセラレーションの実証
• FPGAの高位合成技術を用いた超高速・超低電力・超低遅延コンピュータシステムの開発
• 次世代不揮発性メモリや量子コンピュータ時代のエラーや計算誤差に耐性のあるコンピュータ設計法

数理最適化、AI技術の応用

• 数理最適化技術を駆使したクラウドリソーススケジューリングや自動チューニング機構の研究開発
• 脳神経の構造・動作原理を模倣するニューラルネットワークにおける学習アルゴリズムとその高速化
• 未来のコンピューティング、プログラミング、人工知能の原理の探求
• 数理最適化・AI技術を使ったコンピュータ設計・開発の自動化／半自動化。コンピュータゲームを自律的にプレイできるコンピュータの開発

システム統合技術の展開と社会実装

• 宇宙機に搭載し宇宙空間での自律動作の頭脳となる超高速・低電力コンピュータ
• 自動運転や知的ロボット向け専用コンピュータシステムの開発
• クラウドやエッジデバイスへのコンピューティングの展開と実フィールドでの性能評価

＊＊ここに挙げた以外も、アーキテクチャ、プログラミング、コンピュータシステムに関連する新しいアイディアの研究も可能です。テーマについて説明会で質問をお待ちしています

研究テーマについては、研究紹介のページもご覧ください。

他大学からの大学院入学（博士課程前期・後期）について

Perf-labでは、他大学からの大学院からの入学者の研究配属も受け入れています。Perf-labの研究分野に興味がある意欲のある学生であれば、研究テーマ等のオンラインでの相談、研究室見学も可能ですので、ご希望の方は　apply_at_perf.cs.tut.ac.jp　（_at_を@に変換）までご連絡ください。

大学院入試の情報はこちらをご覧ください。

なお、大学院研究生の受け入れはしておりません。当研究室での研究に興味があり、当研究室に大学院からの配属を希望する方は、大学院試験に合格すれば修士の学生として受け入れ可能です。受験する場合、入学後に希望する研究テーマなどを事前に調整する面談をオンラインでさせていただきたいので　apply_at_perf.cs.tut.ac.jp　（_at_を@に変換）まで連絡をお願いします。