2026/07/16 更新

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ミヤジマ タカアキ
宮島 敬明
MIYAJIMA TAKAAKI
所属
学部 理工学部 専任講師
職名
専任講師
外部リンク

学位

  • 博士(工学) ( 2015年3月   慶應義塾大学 )

  • 修士(工学) ( 2011年3月   慶應義塾大学 )

研究キーワード

  • ウェハスケールコンピューティング

  • 計算機システム

  • リコンフィギャラブルコンピューティング

  • 高性能計算

研究分野

  • 情報通信 / 高性能計算

  • 情報通信 / 計算機システム

学歴

  • 慶應義塾大学   理工学研究科   開放環境科学専攻

    2011年4月 - 2014年9月

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    国・地域: 日本国

    備考: 後期博士課程

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  • 慶應義塾大学   理工学研究科   開放環境科学専攻

    2009年4月 - 2011年3月

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    国・地域: 日本国

    備考: 前期博士課程

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  • 明治大学   理工学部   電気電子工学科

    2004年4月 - 2009年3月

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    国・地域: 日本国

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経歴

  • 明治大学   理工学部 情報科学科   専任講師

    2021年4月 - 現在

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    国・地域:日本国

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  • 特定国立研究開発法人理化学研究所   計算科学研究センター   特別研究員

    2018年4月 - 2021年3月

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    国・地域:日本国

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  • 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構   航空技術部門   招聘職員

    2014年10月 - 2018年3月

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    国・地域:日本国

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所属学協会

論文

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MISC

  • csDF:Cerebras CS-2向け疑似倍精度浮動小数点演算ライブラリの実装

    村上魁, 長島令旺, 中村暁, 松崎竜之介, 吉井一友, 椋木大地, 宮島敬明

    情報処理学会研究報告(Web)   2025 ( ARC-263 )   2025年

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講演・口頭発表等

  • Wafer-Scale Computing for HPC: Current State, Opportunities, and Community Building

    Takaaki Miyajima, Kazutomo Yoshii, Robert Underwood, Michael James

    Wafer-Scale Computing for HPC: Current State, Opportunities, and Community Building 

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    開催年月日: 2026年1月

    記述言語:英語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(公募)  

    添付ファイル: 00 BoF welcome.pdf

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  • Cerebras アーキテクチャ Deep Dive 招待

    宮島敬明

    Cerebras アーキテクチャ Deep Dive 主催 : 東京エレクトロン デバイス株式会社  2024年7月 

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    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

    添付ファイル: Cerebras アーキテクチャ Deep Dive 公開版.pdf

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受賞

  • Outstanding Student Poster Award

    2026年1月   SCA/HPCAsia2026   Towards Acceleration of Sparse Matrix-Vector Multiplication on the Cerebras CS-2

    Saho Orihara, Kouki Sakai, Takaaki Miyajima

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  • 学生優秀発表賞

    2022年   IPSJ ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会   Cerebras CS-2を用いたリダクション処理の実装と性能評価

    福岡 伶音, 宮島 敬明

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • グラフ構造データ処理を加速するウェハースケール・コンピューティング

    研究課題/領域番号:26K02920  2026年4月 - 2030年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    小林 諒平, 宮島 敬明

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    配分額:24700000円 ( 直接経費:19000000円 、 間接経費:5700000円 )

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  • 85万PEを搭載する超巨大AIアクセラレータの科学技術計算における性能予測

    研究課題/領域番号:24K14972  2024年4月 - 2027年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    宮島 敬明

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    配分額:4550000円 ( 直接経費:3500000円 、 間接経費:1050000円 )

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  • ポストムーア時代のスケーラブル計算機とそのシステムソフトウェアの創成

    研究課題/領域番号:20H00593  2020年4月 - 2024年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    佐野 健太郎, 柴田 裕一郎, 上野 知洋, 佐藤 三久, 滝沢 寛之, 谷川 一哉, 宮島 敬明, 小柴 篤史, Lee Jinpil

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    配分額:44720000円 ( 直接経費:34400000円 、 間接経費:10320000円 )

    計算機構とモデルして、データフローアーキテクチャ(DFA)試作システムであるFPGAクラスタの開発、布線論理型DFAである粗粒度再構成可能アレイ(CGRA)の研究、FPGAによるデータフロー計算の研究を行った。プログラミングモデルとシステムソフトウェアとして、ホストCPUとFPGAの間でデータフロータスクを非同期に動作させるプログラミング方式や、タスクスケジューラの研究を行った。また、FPGAによるデータフロー計算に関してOpenACC/OpenMPコンパイラの研究を行った。アプリケーションとして、グラフ処理や近似凸包計算、ステンシル計算等に関するDFAの研究を行った。

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  • 次世代マルチFPGAシステムに向けた先端的CFDアルゴリズムの研究開発

    研究課題/領域番号:19K20282  2019年4月 - 2022年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

    宮島 敬明

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    配分額:4290000円 ( 直接経費:3300000円 、 間接経費:990000円 )

    MPS法の近傍粒子探索処理をデータフローの形にし、FPGAに最適なアルゴリズムを提案する、という提案は達成された。Arria10 FPGAを用いてマルチコアCPUよりも高速に処理を行うことができ、その成果を国際学会に対外発表することができた。回路面積のモデル化については改良の余地があると考える。また、マルチFPGAへの実装については、CPUを介したブリッジ通信について実装と評価を行った。FPGAの直接通信よりも柔軟ではあるが、通信バンド幅が低くなってしまう問題が予備評価で明らかになった。FPGAの直接通信を用いる方向で改めて検討を行っている。

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  • 高性能計算に革新をもたらす非ノイマン型FPGAオーバーレイアーキテクチャの創出

    研究課題/領域番号:17H01706  2017年4月 - 2020年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    佐野 健太郎, 柴田 裕一郎, 滝沢 寛之, 上野 知洋, 宮島 敬明, 小柴 篤史

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    配分額:18720000円 ( 直接経費:14400000円 、 間接経費:4320000円 )

    性能向上が鈍化しつつあるノイマン型アーキテクチャに代わりスケーラブルな次世代の高性能計算機システムを実現するために、回路再構成可能半導体であるFPGAを高度に利用するための非ノイマン型オーバーレイアーキテクチャとその基盤技術を創出した。FPGAクラスタを試作し、ハードウェア基盤とソフトウェア基盤を構築すると共に計算問題をデータフロー回路として実装するための高位合成コンパイラを開発した。幾つかの計算問題に対し、パイプライン方式を適用し性能がFPGA数に応じて向上することを示した。これは、低電力なFPGAにより高性能かつスケーラブルな計算が実現できることを実証するものである。

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  • 専用計算機を用いた宇宙空間用電気推進器シミュレーションの高速化

    研究課題/領域番号:16K16064  2016年4月 - 2019年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究(B)

    宮島 敬明

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    配分額:2210000円 ( 直接経費:1700000円 、 間接経費:510000円 )

    本研究での研究成果として、MPS法の計算時間の短縮が挙げられる。MPS法はこれまでは難しかった雨滴や流水をシミュレーションできるが、カーネル部分の計算時間が非常に長いことが知られている。本研究では、先端的な並列計算機を用いとMPS法の物理的特性を考慮した最適化手法を提案し、各種並列計算機で計算時間の評価を行った。その結果、計算時間は、CPU(Xeon Gold 6150x2)で35.1[ms], GPU(P100NVL)で6.8[ms], KNL-7210で104.1[ms]であった。また、GPUクラスターを利用したスケーリングの測定を行い、さらなる最適化が必要であることを示した。

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