情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

MapReduceにより多数の計算ノード環境においても容易に分散処理プログラムを記述することができるようになった．この各計算ノードでGPU処理が可能になれば、より一層の効果が見込める．既存研究においてはMapReduceの処理自体をC/C++で記述し，CUDAによるGPU利用を実現していたが，多くのアプリケーションが記述されているJavaによる開発を行うことができず，親和性が高くない．本研究では，Javaによる記述を目的とするため，JNIを用いてGPU上での実装を行う．複雑なGPUプログラミングを意識することなく，大規模データに対し高速に処理を行うプログラム記述を可能とするモデルを生成する．