1件の発表。
スパコンの相互結合網の研究。
今回は100万コアでシミュレーションをしたらしい。
発表者によれば、11時間もかかるシミュレーションだったとのこと。
その前提を聞いた上で、エクサスケール（10億コア×1GFLOPS/コア）でやれなどと言い出す指導教員のクレイジーさに閉口した。
研究を進める上で迷ったら相談しに来いと指導教員は言います。しかし、私がいる研究室の学生（私を含む）は、研究の進捗が芳しくないにも関わらず、あまり自主的に指導教員に相談しに行っているように見えません。その理由を考えてみました。
- 教員室が遠い（大学の職員さん達が10名ほどいる大部屋を通過しないといけない）
- 教員室に行っても会議や出張や休暇のため不在がち
- 欲しいアドバイスがもらえることが少ない
- 学生が「自分のやりたいことがハッキリ決まっていないのに相談して有効な回答が得られるのか」「前回から研究が全然進んでいないのに、先生の時間を取っていいのか」などと迷ってしまう
- 他にも…？
うちの場合、1つ目が改善される可能性はないと思います。教員室は書類で散らかっているので、引っ越しは困難です。
2つ目も改善される可能性はないと思います。せめて会議や出張や休暇の予定をどこかに掲示してほしいものですが、うちの指導教員は忙しいようですし、そんなマメな作業は無理でしょう。
3つ目は、どうにかならないものですかね。うちの指導教員がやってくれるのは、学生が作った論文原稿や発表資料の添削と、学位を取るための方針決めぐらいのものです。研究中に出てきた問題を効率よく解くための既存手法を紹介してもらったことはありませんし、開発環境の凝った使い方などを教えてもらったこともありません。自分で調べろと言われるだけなので、訊きに行くだけ無駄です。
4つ目は、私がM1の時に研究計画がうまく書けなくて、そのように考えていました。実際、指導教員よりも先輩に相談する方が、当時の自分の気持ちを思い出しながらアドバイスをくれたりします。
つまり、大学院にもなると、指導教員は学生のために多くのことをしてくれません。私が普段教わっているのは、作文のやり方ばかりです。純粋に学力や技術力を向上させたいと考えている人は、進学して自分の目的を達成できるのか考え直した方が良いかもしれません。
うちの研究室（だけではないと思いますが）は、M1時点でやることが少なすぎるのがいけないと思います。
- 興味のある英語論文を自分で3本探し、1ヶ月ごとに1本ずつゼミで内容を紹介する（9～11月）
- M2になった後の研究計画（A4で3ページほど）を自分で考えて、1ヶ月ごとにゼミで進捗を報告する（12～3月）
これだけです。
もちろん、その過程で、プレゼンのやり方や、大まかな研究の進め方などに関する指導はあります。修了までに必要な単位（授業）を取りつつ、就職活動も多少やるとなると、このぐらいの分量がいいだろうというのが、うちの指導教員の考えでしょう。
ただ、実際には、12～2月は、学生はちゃんとした研究計画を書けず、手が止まります。仕方ないからゼミでは4～6本目の論文を紹介したりするのですが、自分で探して見つけた論文のテーマがバラバラなので、結局自分の研究テーマを絞り込めませんし、提案手法のアイデアが出たとしてもお粗末なものです。しかも指導教員もそれを放置します。これがいけません。
これまでろくに研究をしたことのない素人が、思いつきで論文を3～6本探して読んでみたところで、良い研究テーマなんて浮かぶわけがありません。たった3～6本の論文を参考にしてまともな研究計画を完成させるためには、読む論文のテーマを徹底的にしぼる必要があります。最初からそれができる学生は自分自身で研究テーマを練り上げれば良いのですが、現実的には多くの学生は自分がどんな研究をやりたいか自分でもわかっていないので（または指導教員に論理的にダメ出しされるので）、テーマを狭くしぼって論文を探すことすら困難です。そういった学生には、いっそ研究テーマや読むべき論文を最初から指導教員が与えてあげて、残りの時間を教科書読みや機材の使い方の習得などに充てる方が、学生も多くのことを学べますし、指導教員の業績にもつながりそうなものです。
私は今の研究室に配属されて4年半ほどになりますが、今まで見てきたM2（私自身を含む）は、高性能なスパコンやGPGPUやFPGAに関する研究であるはずなのに、数パーセント程度の性能向上とか、そんな成果ばかりです。現M2も、M1時点でそこそこの専門知識があって、将来有望であると私は思っていましたが、M2になった現在、学力や技術力が上がったようには見えませんし、将来的に完成しそうにない研究や、有用性の見込めない研究をしているように見えます。
せめて、指導教員自身がもう少し精力的に研究をしていれば、学生も指導教員の背中を見て、もっと主体的に動きたくなるかもしれませんが、残念ながら大学の教授ってやつは、研究費をもらってくるための作文と会議と授業と学生の論文の添削ばかりやっているケースが多いようです。私の後輩に「事務職員さんみたい」などと言われてしまううちの指導教員…。いや、指導教員も後輩もどちらも被害者だと思いますが。
1件の発表。
楽曲の電子指紋に関する研究発表。
今回はランダムな楽曲の生成に成功したとのことで、次回は一億曲の生成を目指すらしい。
電子指紋同士の距離が離れてくれるかどうかが少し不安だけど、まずはやってみれば良いよね。
1件の発表。
オプティカルNoCに関する研究。
メッシュにおいて任意のPEから任意のPEへ通信する際、リング共振器（光の経路を変える装置）を通る最大回数を最小化したいらしい。
今回は2×2と3×3で、それぞれ全探索して、最適解の数について発表していた。
できれば最適解の数なんかよりも、最適解それ自体をいくつか示してほしかった。
今回、指導教員が頭の悪い質問を連発していたが、まあ、学生指導を怠っているんだろうな。
先月、一体何を聞いていたのかと…。
1件の発表。
有限差分法を用いた音響シミューレーションのFPGA実装に関する研究。
いまだ、先行研究のサーベイとプログラミングの途中のようだが、
先輩が残した遺産が大きい（あと古い）のだから時間がかかるのは仕方ないか。
1件の発表。
スパコンの相互結合網に関する研究。
英語なので私の理解度は低め。
毎回似たようなトポロジーとその評価結果のグラフを出しているので、前回からの差分がどこにあるのかいまだによくわかっていない。
あと、毎回シミュレーションの結果を出して、提案手法の優位性を主張してくれるのはすごいと思うが、個人的には、なぜその提案手法に至ったかの着想が聞きたい。
1件の発表。
ARC 2018という国際会議の発表練習。
FPGAを使った正規表現マッチングの高速化に関する研究。
発表＋質疑で15分のところ、12分弱で発表したから、ちょうどいいタイムだと思う。
ただ、今回は原稿を読み上げながらだったので、本番に備えてもう少し練習した方がいいのでは？と感じた。
2件の発表。
1件目は楽曲の電子指紋の研究。
将来的に適当な音色を持つ楽曲を1億曲ほど自動生成したいらしいが、まずは1曲だけスクリプトで作ってみたとのこと。
プロポーザルに書いたことができているようで、滑り出しは順調に見えた。
2件目はOpenACCのプログラムの実行時間を機械学習で静的に予測する研究。
先行研究に倣い、行列計算のプログラムに絞って予測するらしい。
ただ、実行環境を絞るのかとか、GPUへのデータ転送時間を含めるのかとか、どこまでのディレクティブに対応するのかといった質問に対して曖昧な回答が目立ったように思えた。
次回の発表では教師データを用意して機械学習をしてくれる予定らしいが、どのくらい幅広い教師データを用意してくれるのか予想ができない。
1件の発表。
Optical Network on Chip（Optical NoC）のルータに関する研究。
Optical NoCのルータ内では、ポートが2つずつペアになっていて、ペアでないポートへの転送をする場合に、マイクロリング共振器の挿入損失とやらのせいで信号品質や消費電力が悪化するらしい。
そこで各ルータの各ポートのペアをどういう組み合わせにするべきかという問題に取り組むと。
今回の発表資料を見た限りでは、挿入損失を回避するためなら、遠回りなルーティングをすることも厭わないように見えた。
もしいくらでも遠回りをしていいなら、簡単に最適解（挿入損失の回数の最小化）を出せそうだが、それだと回線を占有しがちになるので、総合的な通信時間や実行時間が長くなってしまう。
挿入損失の回数の他に評価指標があるなら明示してほしいかな、と思った。