1件の発表。

FPGAの正規表現マッチングの高速化の研究。

5000個の正規表現で100 Gbpsを達成できる日は来るのか。

1件の発表。

音響レンダリングの斜め境界の研究。

シミュレーションとテストベンチの実装が進んだらしい。

1点だけ、先行研究がFDTD法をハードウェア処理向きに実装し直したことによる悪影響については気になった。

指導教員からは「インパルスなんちゃらを使って自分で検証しろ」的なことを言われていたが、

…現実空間のコンサートホールで適当なマイクを使ってインパルス応答を測定しろということか?(多分違う)

1件の発表。
ネットワーク上に多数あるコンピュータ内部のストレージの空き領域を間借りするための研究。

…のためのファイル転送プロトコルを、自分で考えてみたという発表だった。

もしプロトコルにオリジナリティを出そうと言うなら、FTPやNFSなどの既存のプロトコルと比較してみた方がいいし、プロトコルで勝負するつもりがないなら、やっぱり既存のもので手早く作った方がよろしいかと。

1件の発表。

相互結合網に関する博論発表のリハーサル。英語なので私の理解度は低め。
性能の消費電力に対する効率をアピールしないといけないらしい。
なお発表は60分。今日は40分10秒だったので、あと20分弱も話さないといけないんだね(大変そう)。

基礎固めがない研究室や、基礎固めが研究に結び付いていない研究室は、留年のリスクが高いから選ばない方がいいですよという話です。特にFPGAは。

私の考えでは、まともな研究をするには、以下のような基礎固めをしてから研究に着手するのがスムーズです。または、同時並行的に進めるのでも良いでしょう。

■基礎固め

  • 教科書や技術文書の読み込み
  • 教科書などの内容を確かめるため(または実験機材の使い方を覚えるため)の基礎的な実験

■研究の大まかなプロセス

  • 先行研究の調査
  • 仮説(提案手法)の打ち立て
  • 実験による仮説の検証
  • 論文の執筆

基礎固めを一切やらずに研究に着手するというのは、教科書を一度も読まずに応用問題・発展問題に臨むようなものです。有意性のある研究として結実することはほぼありえないと思います。

そしてうちの研究室には基礎固めがありません。M1の7月に研究室配属、8~11月頃に先行研究の調査とプレゼン指導、12~3月頃に研究計画の作成です。異分野からの学生を歓迎していると言っている割に(大学院大学なので実際に異分野からの入学者がいる)、FPGAなどの実験用の機材の基本的な構造や使い方を指導教員自ら教えることはなく、教材すら指定されていません。

 

当然の結果として、最近、後輩があーでもない、こーでもないと空回りの作業をしながら時間を浪費しています。M2の6月が終わろうという時期なのですが、いまだに実験系をほとんど構築できていなくて、8月にまともな中間発表ができるのか不安です。

2件の発表。

1件目は博士課程の副テーマの報告。
英語だから私の理解度は低いが、遺伝的アルゴリズムと何らかの関係がある研究らしい。

2件目はオプティカルNoCの研究発表。
前回のように最適な配置の全探索をすると時間がかかりすぎるので、焼きなまし法などを使って実行時間を大幅削減したらしい。
ただし本当に最適な配置が得られたかどうかは不明。

1件の発表。楽曲の電子指紋。
今回はランダムな楽曲を少しバージョンアップして聞かせてくれた。

MIDI→WAVの変換に時間がかかっている件については、TiMidityを使えば2〜3倍くらい高速化できそうだと思った。
それでも数千並列ぐらいやらないと、将来、1億曲分の変換をやろうという時に数十日かかってしまうけど。

  1. 初心者には使い方がわかりづらい
  2. コンパイル時間が長すぎる
  3. 高速化できるアプリケーションが思いつかない

気の遠くなるような努力をしないと使い物にならないのがFPGAであり、苦労の割に実入りが少ない。

 

「使いにくいことにロマンを感じる」という人ならともかく、そうでない人にFPGAを押し付けて、しかも開発環境の使い方のヒントすら与えないのはダメだと思う。俺の後輩2名が哀れだ。

学内の同じ研究分野(厳密には同じではないが)の3研究室での合同ゼミに参加した。

 

発表は3件。

2件目は機械学習の勉強会のようなノリだった。

3件目は国際学会の参加報告で、正規表現マッチングのFPGA実装に関する発表だった。

 

他研究室の先生や学生にわかりやすく研究発表するのは難しいらしく、厳し目の質問や指摘が飛び交っていた。

発表者は体力が必要。

1件の発表。

GPUを使って大規模連立一次方程式(粗行列)を高速に解く研究。

SpMVではなく前処理を工夫したらしいが、ちょっと難し目で、勉強不足な俺ではアルゴリズムの理解が追いつかなかった。