Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
これまでの研究経過と希望する研究 / Research Plan for Doctoral C...
Search
Yuuki Tsubouchi (yuuk1)
February 06, 2020
Research
420
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
これまでの研究経過と希望する研究 / Research Plan for Doctoral Course
令和2年度4月期入学 京都大学大学院 情報学研究科
博士後期課程 第2次学力検査 口頭試問
Yuuki Tsubouchi (yuuk1)
February 06, 2020
More Decks by Yuuki Tsubouchi (yuuk1)
See All by Yuuki Tsubouchi (yuuk1)
「アラーティング」の話をしよう— SREconや論文等の最先端とのギャップをみる
yuukit
7
1.9k
SAKURAONE:An Open Ethernet-based AI HPC System And Its Observed Workload Dynamicsin a Single-Tenant LLM Development Environment
yuukit
1
570
AIスーパーコンピュータにおけるLLM学習処理性能の計測と可観測性 / AI Supercomputer LLM Benchmarking and Observability
yuukit
1
1.1k
SREはサイバネティクスの夢をみるか? / Do SREs Dream of Cybernetics?
yuukit
3
690
SREのためのテレメトリー技術の探究 / Telemetry for SRE
yuukit
13
3.8k
AIスパコン「さくらONE」の オブザーバビリティ / Observability for AI Supercomputer SAKURAONE
yuukit
2
1.5k
AIスパコン「さくらONE」のLLM学習ベンチマークによる性能評価 / SAKURAONE LLM Training Benchmarking
yuukit
2
1.3k
とあるSREの博士「過程」 / A Certain SRE’s Ph.D. Journey
yuukit
11
7.5k
eBPFを用いたAIネットワーク監視システム論文の実装 / eBPF Japan Meetup #4
yuukit
3
1.8k
Other Decks in Research
See All in Research
HAKARI-Bench - 実運用視点での情報検索モデル評価ベンチマーク
hotchpotch
1
710
[最先端NLP勉強会2026] Checklists Are Better Than Reward Models For Aligning Language Models
nzw0301
1
300
[BlackHatAsia2026] Hidden Telemetry: Uncovering TraceLogging ETW Providers You're Not Using (Yet)
asuna_jp
1
690
2026年 オープンキャンパス 研究室紹介
junkurihara
0
150
長時間動画QAにおけるマルチエージェント推論 ・SVAgent: Storyline-Guided Long Video Understanding via Cross-Modal Multi-Agent Collaboration
murakawatakuya
1
200
Cross-Media Human-Information Interaction
signer
PRO
0
210
人間中心の意思決定支援AI
yukinobaba
PRO
7
3.9k
LLM Compute Infrastructure Overview
karakurist
2
1.6k
J-STAGEの現況と全文XML登載必須化について
xspa2012
0
180
The story of RefactoringMiner. Slow research, long-term impact
tsantalis
0
130
医療LLMの現在地〜最新研究から社会実装までを考える〜
kento1109
1
1.7k
MM-OVSeg: Multimodal Optical–SAR Fusion for Open-Vocabulary Segmentation in Remote Sensing
satai
3
120
Featured
See All Featured
We Are The Robots
honzajavorek
0
320
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
23k
Groundhog Day: Seeking Process in Gaming for Health
codingconduct
0
310
How Software Deployment tools have changed in the past 20 years
geshan
1
34k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
270
Design in an AI World
tapps
1
290
The Curious Case for Waylosing
cassininazir
1
490
The Curse of the Amulet
leimatthew05
2
14k
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
680
How to audit for AI Accessibility on your Front & Back End
davetheseo
0
520
Self-Hosted WebAssembly Runtime for Runtime-Neutral Checkpoint/Restore in Edge–Cloud Continuum
chikuwait
0
760
Transcript
͜Ε·Ͱͷݚڀܦաͱر͢Δݚڀ ௶ ༎थ 20202݄6 ྩ24݄ظೖֶ ژେֶେֶӃ ใֶݚڀՊ ത࢜ޙظ՝ఔ ୈֶ̎࣍ྗݕࠪ ޱ಄ࢼ
2 1. ֶ࢜՝ఔɾम࢜՝ఔͰͷݚڀ 2. ر͢Δݚڀͷഎܠͱత 3. ر͢Δݚڀͷ՝ͱํ๏ 4. ظ͞ΕΔݚڀՌ ࣍
1. ֶ࢜՝ఔɾम࢜՝ఔͰͷݚڀ
4 ֶ࢜՝ఔ: SHA-1ܭࢉγεςϜͷߴεϧʔϓοτԽ ɾഎܠ: ετϨʔδ্ͷσʔλอଘྔ͕૿େ͍ͯ͠Δ ɾ: σʔλͷॏෳՕॴΛഉআ͢Δ͜ͱʹΑΓɼσʔλอଘྔΛ ݮՄೳ͕ͩɼॏෳ෦ͷൃݟॲཧ͕ϘτϧωοΫͱͳΔ ɾఏҊ: ෳͷҟͳΔνϟϯΫʹର͢ΔॏෳൃݟॲཧΛSIMDԋࢉثʹ
ΑΓฒྻॲཧ͠ɼߴԽ͢Δ ɾ࣮ݧ: ઌߦख๏ͱൺֱͯ͠ɼ2.0ഒͷεϧʔϓοτ্Λୡͨ͠ ௶༎थ, ҏจ, ஔాਅੜ, ࢁ૱, ദַ, ഡݪ݉Ұ, ॏෳഉআετϨʔδͷͨΊͷ SHA-1ܭࢉγεςϜͷSSE໋ྩʹ ΑΔߴεϧʔϓοτԽ, ిࢠใ௨৴ֶձจࢽ D, 96(10), 2101-2109 2013.
5 म࢜՝ఔ: TCP/IPνΣοΫαϜͷGPUʹΑΔੑೳ্ ɾഎܠ: ίϯϐϡʔλωοτϫʔΫ͕ଳҬԽ͍ͯ͠Δ ɾ: OS෦ͷ௨৴ॲཧͷͨΊͷCPUෛՙ͕ߴ·ͬͯ ͍Δ ɾఏҊ: ௨৴ॲཧͷ͏ͪ௨৴σʔλʹର͢ΔνΣοΫαϜܭࢉΛGPU
ʹҕৡ͢Δ͜ͱʹΑΓɼCPUෛՙΛݮͤ͞Δ ɾ࣮ݧ: CPUʹΑΔνΣοΫαϜΛߦ͏ͱൺֱ͠ɼσʔλసૹε ϧʔϓοτ͕࠷େͰ13%্ ௶༎थ, ୩߶, ୩ޱٛ໌, தതོ, দԬໜొ, TCP/IPελοΫʹ͓͚ΔνΣοΫαϜܭࢉͷ GPU Φϑ ϩʔυʹΑΔ ੑೳ্ख๏, ిࢠใ௨৴ֶձٕज़ݚڀใࠂ, NS, ωοτϫʔΫγεςϜ, 113(244), pp.67-72 2013 10݄.
ཧతʹࢄͨ͠ΞϓϦέʔγϣϯͷ ߴ৴པԽͷͨΊͷΞʔΩςΫνϟʹؔ͢Δݚڀ ത࢜՝ఔͰر͢Δݚڀͷ
2. ر͢Δݚڀͷഎܠͱత
8 WebαʔϏεͷཁٻͷߴԽ ・サービスの信頼性の期待値向上 ・冗⻑性の確保,アクセス増に対するスケーラビリティの向上 ɾ୯ҰͷࣄۀऀʹΑΔෳͷαʔϏεల։ ɾڞ௨෦Λ֤αʔϏεͰڞ༗͢Δ͜ͱͰαʔϏεಉ͕࢜௨৴ ɾ10୯ҐͷظؒͷαʔϏεఏڙ ɾػೳͷՃɼιϑτΣΞͷߋ৽ɼγεςϜߏͷ৽ͳͲΛܧଓ ɾར༻ऀͷ͔ΒΫϥυͷωοτϫʔΫԆΛॖ ɾཧతʹࢄͨ͠ڥʹ͓͚ΔࢄΞϓϦέʔγϣϯઃܭ͕ࠓޙඞ
ཁͱͳΔ => ۭؒతӨڹൣғͷ૿େ => ࣌ؒతӨڹൣғͷ૿େ
9 ཧࢄԽʹؔ͢Δҙࣝ γεςϜͷ෦ঢ়ଶͷѲ ͕͘͠ͳΔ ωοτϫʔΫԆͷ૿Ճ ɾγεςϜʹมߋΛՃ͑Δલ ʹɼϦεΫͷൣғΛݟੵΕ ͳ͘ͳΔ ɾϦεΫ͕ݦࡏԽͨ͠ͱ͖ʹɼ ݪҼͷಛఆ͕͘ͳΔ
ɾ֤ڌʹࢄ͢Δσʔλͷ ಉظ͕ͪ࣌ؒେ͖͘ͳΔ ɾσʔλϕʔε(DBMS)ͷҰ؏ ੑͱੑೳΛཱ྆ͤͮ͞Β͍ ߏཁૉͷ૿Ճ
10 ઌߦݚڀͱ՝: Մ؍ଌੑ ࣌ؒ࣠ํͷՄ؍ଌੑ ۭؒ࣠ํͷՄ؍ଌੑ ɾ࣌ܥྻσʔλϕʔεʹ֤छ ܭଌΛอଘ͢Δ ɾੑೳΛॏࢹ࣮ͯ͠Λ࣌ܥ ྻσʔλʹ࠷దԽ͍ͯ͠Δ ɾطଘͷDBMSΛར༻ͨ͠ޓ
ੑ֦ுੑ͕ࣦΘΕΔ ɾαϒγεςϜؒͷґଘؔΛ ࣗಈͰ͢Δ ɾطଘͷΞϓϦέʔγϣϯίʔ υͷมߋΛͱͳ͏ɼ͋Δ͍ ΞϓϦέʔγϣϯʹ༩͑Δ ੑೳӨڹ͕େ͖͍
11 ઌߦݚڀͱ՝: ੑೳͱσʔλҰ؏ੑ ɾ֤ڌؒͰσʔλΛಉظߋ৽ ɾωοτϫʔΫԆͷେ͖͍ڌ ʹಉظ͕࣌ؒ͞ΕΔ ɾ֤ڌؒͷσʔλΛඇಉظߋ৽ ɾσʔλҰ؏ੑʹର͢ΔΞϓϦ έʔγϣϯ։ൃऀͷൣғ͕ େ͖͘ͳΔ
ऑ͍Ұ؏ੑ(݁Ռ߹ੑ) Ԇͷେ͖ͳڥͰͷੑೳͱσʔλҰ؏ੑͷཱ྆ ڧ͍Ұ؏ੑ
ݚڀͷత ɾత: ཧతʹࢄͨ͠ΞϓϦέʔγϣϯͷ৴པੑ্ ɾ੍: طଘͷΞϓϦέʔγϣϯϛυϧΣΞͷίʔυΛมߋͤͣɼ ੑೳӨڹΛ͋ͨ͑ͳ͍ ɾ3ͭͷݚڀ՝ 1. ࣌ؒ࣠ͷՄ؍ଌੑ: ࣌ܥྻσʔλϕʔεͷੑೳͱޓੑͷཱ྆
2. ۭؒ࣠ͷՄ؍ଌੑ: ґଘؔΛෛՙ͔ͭཏతʹ 3. σʔλͷҰ؏ੑΛอূͭͭ͠ɼԠੑೳΛ࠷େԽ 12
3. ر͢Δݚڀͷ՝ͱํ๏
՝(1) ࣌ؒ࣠ํͷՄ؍ଌੑ ࣌ܥྻσʔλϕʔεʹ͓͚Δੑೳͱ֦ுੑͷཱ྆
15 ఏҊ(1): ՝ͱఏҊ ࣌ܥྻσʔλϕʔεͷ՝ ɾطଘͷDBMSΛར༻ͨ͠ޓ ੑ͕ࣦΘΕΔ ఏҊ ɾ୯ҰͷDBMSΛσʔλߏ୯ҐͰ ղ͠ɼૄ݁߹Խ ɾΠϯϝϞϦͱΦϯσΟεΫͷKVSΛ
֊Խͯ͠ॲཧͱอଘͷޮԽ ɾ֤σʔλߏʹରͯ͠طଘͷDBMS Λར༻Մೳ In-Memory KVS On—Disk KVS Tiering Single DBMS DBMS Index DBMS Log ఏҊΞʔΩςΫνϟ
՝(2) ۭؒ࣠ํʹ͓͚ΔՄ؍ଌੑ ґଘؔΛ͢Δ্Ͱ ཏੑͱΦʔόʔϔουΛཱ྆
17 ఏҊ(2): ιέοτࢹ ґଘؔͷ՝ ɾطଘͷΞϓϦέʔγϣϯ ίʔυͷมߋΛͱͳ͏ɼ ͋Δ͍ΞϓϦέʔγϣϯ ʹ༩͑ΔੑೳӨڹ͕େ͖͍ ఏҊ ɾશαʔό্ͰɼOSΧʔωϧͷTCP
ଓͷऴͰ͋ΔιέοτΛࢹ ɾιέοτࢹϓϩηεΛஔ͢Δͷ ΈͰՄೳ ɾιέοτࢹΞϓϦέʔγϣϯͷ ௨৴ʹׂΓ͜·ͣɼΦʔόϔου Kernel Process TCP Flows . . . User ιέοτࢹ Process
՝(3) ཧࢄڥʹ͓͚Δσʔλϕʔε ͷҰ؏ੑͱੑೳͷཱ྆
19 ఏҊ(3): σʔλͷಉظൣғΛదԠతʹܾఆ σʔλҰ؏ੑͱੑೳͷ՝ ɾ֤ڌؒͰσʔλΛಉظߋ৽ ɾωοτϫʔΫԆͷେ͖ͳڌ ʹಉظॲཧ͕͞ΕΔ ఏҊ ɾಡΈࠐΈॲཧͷΈͷॖʹண͠ɼ தԝͷڌʹॻ͖ࠐΈΛ͚Δ
ɾશڌͰಉظͤͣʹɼதԝͷڌ͔ ΒωοτϫʔΫԆ͕ҰఆΑΓখ ͍͞Ұ෦ͷڌͷΈಉظ ɾΞϓϦέʔγϣϯ୯ҐͷಡΈॻ͖ൺ ʹج͖ͮಉظൣғΛదԠతʹܾఆ Origin தԝͷڌ Replica Τοδͷڌ Replica ಉظൣғ
4. ظ͞ΕΔݚڀՌ
21 ݚڀશମͷظ͞ΕΔߩݙ ɾطଘͷΞϓϦέʔγϣϯίʔυDBMSΛมߋͤͣɼ͔ͭੑೳʹେ ͖ͳӨڹΛ༩͑ͳ͍ͱ͍͏੍ͷͱ 1. ཧࢄΞϓϦέʔγϣϯͷՄ؍ଌੑΛ্Մೳ 2. ؍ଌ݁ՌΛར༻͠ԠੑೳΛ࠷େԽ͢ΔΑ͏ʹదԠతʹ੍ޚՄೳ ɾγεςϜཧऀͷෛ୲Λ૿ͣ͞ʹWebαʔϏεͷ৴པੑΛ্͞ ͤɼਓʑ͕WebαʔϏεΛշద͔ͭ࣋ଓతʹར༻Ͱ͖ΔΑ͏ʹͳΔ