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増加するデータに向き合う

企業や個人が生成するデータ量は年々爆発的に増大しており、大量のデータがデータセントリックなワークロードにより処理されています。 このようなアプリケーションは、データ当たりの計算強度が小さいことや、従来の計算機の性能向上のカギとなっていたデータの再利用の機会が小さいことが特徴にあげられます。このような背景から「データの移動」に係るコストが肥大化されており、解決すべき重要な課題となっています。私たちは、メモリを中心とした新しいコンピュテーションの方式により、増大するデータ処理コストに向き合います。

記憶と計算の融合

現在のコンピュータは、多種多様な計算の要求に対応するため、高速な一次記憶と大容量の主記憶を中心としたメモリ階層を擁しています。プロセッサの高速化とマルチコア化により、メモリに対するスループット要求が大きくなり、大量のチップ上の面積がメモリに割り当てられています。こんにちのサーバシステムでは、その合計チップ面積の約9割が、受動的な動作をするメモリに占有されています。私たちが研究する「インメモリ・コンピューティング」という技術は、チップの大部分を占めている受動的なメモリを、能動的な動作をする計算資源に転換することができます。

データ処理により実現する未来

私たちは、効率的なデータ処理を通じて、機械学習やデータベースといった情報処理分野だけではなく、医療・ゲノム処理・自動運転・IoTといった分野にも技術革新をもたらすことにより、安心・安全な社会の実現に貢献します。例えば、ゲノム処理分野では、次世代シーケンサの登場以来大量の生ゲノムデータが生成されており、プロセッサの処理速度の向上率を大幅に上回っていることから、生データの解析に係る計算能力がボトルネックとなっています。さらに、ゲノムデータは究極の個人情報であることから、セキュリティーやプライバシーの担保が重要となります。私たちは、ゲノムデータの効率的な処理エンジンや、完全秘匿型の暗号化データベースの実現により、増加する情報処理要求を安全に満足させるための技術を追求します。