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先進的計算基盤技術開発ユニット

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ユニットリーダー　佐藤 賢斗

（さとう けんと）

  • メールアドレスkento.sato[at]riken.jp   （拠点：神戸）
  • Emailの[at]は@にご変更ください。
2014
東京工業大学大学院　数理計算科学専攻　博士（理学）
2014
東京工業大学　学術国際情報センター　ポスドク
2014
米国ローレンスリバモア国立研究所　ポスドク
2017
米国ローレンスリバモア国立研究所　研究員
2018
理化学研究所計算科学研究センター（R-CCS）　高性能ビッグデータ研究チーム　チームリーダー（現職）
2024
理化学研究所計算科学研究センター（R-CCS）　AI for Scienceプラットフォーム部門　AI学習・推論データ管理基盤開発ユニット　ユニットリーダー（現職）
2025
理化学研究所計算科学研究センター（R-CCS）　次世代計算基盤開発部門　先進的計算基盤技術開発ユニット　ユニットリーダー（現職）

キーワード

  • 次世代計算基盤開発
  • アーキテクチャ
  • システムソフトウェア
  • アプリケーション

研究概要

先進的計算基盤は、Society 5.0やSDGsの実現を支え、超高度なデジタルツインとAI駆動のシミュレーションを有機的に統合することで、研究DXを次世代計算機より飛躍的に進化させる必要があります。これにより、演繹的シミュレーション、帰納的シミュレーション、大規模データの解析と統合がシームレスに連携し、科学技術の革新を加速します。ムーアの法則が終焉を迎える中、従来の計算基盤の延長では性能向上が困難となるため、電力効率を飛躍的に向上させる新たなアーキテクチャが不可欠です。特に、FLOPS中心の設計から脱却し、データ移動の最適化とエネルギー効率を最大化する技術の確立が鍵となります。
先進的計算基盤技術開発ユニットでは、先進的計算基盤に向けたシステム構築に必要な要素技術の開発及び検討（調査研究）等を行います。アーキテクチャにおいて、高密度3D積層メモリ、チップ間直接光通信、量子ハイブリッド計算の活用など、先進的な技術を統合し、超並列かつ強スケーリングが可能な計算アーキテクチャを開発します。システムソフトウェアにおいては、広範な領域においてAIと連携したシステムソフトウェアの革新的な技術により利便性の向上や最適化、AI駆動型の運用（資源管理やデータ利活用基盤）が求められます。また、こうした先進的計算基盤を最大限に活用するため、アプリケーションとコデザインを行います。
さらに産業界や海外研究機関と協調し、汎用性と持続可能性を兼ね備えた先進的計算基盤の調査研究を進め、未来社会を支える計算基盤の発案を行います。

主な研究成果

ルーフラインモデルは、コンピュータシステムの理論性能および実行性能を解析するために用いられてきました。ルーフラインモデルでは、各アプリケーションの演算密度をB/F（bytes per flop）という指標でモデル化します。これは、1回の浮動小数点演算を実行する際に、メモリから転送される、またはメモリへ転送されるデータ量を表します。ルーフラインモデルを用いることで、性能のボトルネックが計算速度にあるのか、メモリ帯域幅にあるのか、それとも他の未知の要因にあるのかを明確に示すことができます。ただし、メモリ遅延が主なボトルネックである場合でも、ルーフラインモデルではそれを特定することはできません。
そこで、私たちは METICULOUSというメモリエミュレータを開発しました。このエミュレータを使用すると、メモリの遅延と帯域幅を独立して設定できるため、それぞれがシステム性能に与える影響を詳細に議論することが可能になります。これにより、メモリサブシステムの設計空間を探索することができます。
本研究では、2つのベンチマーク（BabelStreamとXSBench）を用いて、メモリ遅延および帯域幅に対する影響を評価しました。その結果は、ハードウェア設計においてメモリ帯域幅と遅延の最適なバランスを見つけるための手がかりとなるだけでなく、メモリサブシステムの設計に対する示唆を与えるものとなりました。

主要論文

  • Ryubu Hosoki, Kento Sato, Toshio Endo, Julien Bigot, Edouard Audit
    “An Optimization Technique for Hiding Communication Costs in 3D Parallelism”
    In the proceedings of The IEEE International Symposium on Cluster, Cloud, and Internet Computing (CCGrid 2025), May, 2025
  • Xiang Fu, Shiman Meng, Weiping Zhang, Luanzheng Guo, Kento Sato, Dong H. Ahn, Ignacio Laguna, Gregory L. Lee, Martin Schulz
    “Distributed Order Recording Techniques for Efficient Record-and-Replay of Multi-threaded Programs”
    IEEE Cluster 2024, Kobe, Hyogo, Japan
  • Ana Luisa Veroneze Solorzano, Kento Sato, Devesh Tiwari, Keiji Yamamoto, Jim Brandt, Benjamin Schwaller, Sara Petra Walton, Jennifer Green, Fumiyoshi Shoji
    Toward Sustainable HPC: In-Production Deployment of Incentive-Based Power Efficiency Mechanism on the Fugaku Supercomputer
    SC ’24: Proceedings of the International Conference on High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, Atlanta, GA, USA.
  • Taiyu Wang, Qinglin Yang, Kaiming Zhu, Junbo Wang, Chunhua Su, Kento Sato
    LDS-FL: Loss Differential Strategy based Federated Learning for Privacy Preserving
    IEEE Transactions on Information Forensics and Security, doi: 10.1109/TIFS.2023.3322328. , 2023"
  • Xiang Fu, Weiping Zhang, Xin Huang, Wubiao Xu, Shiman Meng, Luanzheng Guo, Kento Sato
    AutoCheck: Automatically Identifying Variables for Checkpointing by Data Dependency Analysis
    SC ’24: Proceedings of the International Conference on High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, Atlanta, GA, USA.
  • Satoru Hamamoto, Masaki Oura, Atsuomi Shundo, Daisuke Kawaguchi, SatoruYamamoto, Hidekazu Takano, Masayuki Uesugi, Akihisa Takeuchi, Takahiro Iwai, Yasuo Seto, Yasumasa Joti, Kento Sato, Keiji Tanaka & Takaki Hatsui
    Demonstration of efficient transfer learning in segmentation problem in synchrotron radiation X-ray CT data for epoxy resin
    Science and Technology of Advanced Materials: Methods, DOI: 10.1080/27660400.2023.2270529, 2023
  • Takahiro Hirofuchi, Takaaki Fukai, Akram Ben Ahmed, Ryousei Takano and Kento Sato
    METICULOUS: An FPGA-based Main Memory Emulator for System Software Studies
    Sep., 2023, arXiv:2309.06565
  • Akihiro Tabuchi, Koichi Shirahata, Masafumi Yamazaki, Akihiko Kasagi, Takumi Honda, Kouji Kurihara, Kentaro Kawakami, Tsuguchika Tabaru, Naoto Fukumoto, Akiyoshi Kuroda, Takaaki Fukai and Kento Sato
    The 16,384-node Parallelism of 3D-CNN Training on An Arm CPU based Supercomputer
    28th IEEE International Conference on High Performance Computing, Data, and Analytics (HiPC2021), Nov, 2021
  • Steven Farrell, Murali Emani, Jacob Balma, Lukas Drescher, Aleksandr Drozd, Andreas Fink, Geoffrey Fox, David Kanter, Thorsten Kurth, Peter Mattson, Dawei Mu, Amit Ruhela, Kento Sato,,Koichi Shirahata, Tsuguchika Tabaru, Aristeidis Tsaris, Jan Balewski, Ben Cumming, Takumi Danjo, Jens Domke, Takaaki Fukai, Naoto Fukumoto, Tatsuya Fukushi, Balazs Gerofi, Takumi Honda, Toshiyuki Imamura, Akihiko Kasagi, Kentaro Kawakami, Shuhei Kudo, Akiyoshi Kuroda, Maxime Martinasso, Satoshi Matsuoka, Kazuki Minami, Prabhat Ram, Takashi Sawada, Mallikarjun Shankar, Tom St. John, Akihiro Tabuchi, Venkatram Vishwanath, Mohamed Wahib, Masafumi Yamazaki, Junqi Yin and Henrique Mendonca
    MLPerf HPC: A Holistic Benchmark Suite for Scientific Machine Learning on HPC Systems
    The Workshop on Machine Learning in High Performance Computing Environments (MLHPC) 2021 in conjunction with SC21, Nov, 2021
  • Rupak Roy, Kento Sato, Subhadeep Bhattacharya, Xingang Fang, Yasumasa Joti, Takaki Hatsui, Toshiyuki Hiraki, Jian Guo and Weikuan Yu
    Compression of Time Evolutionary Image Data through Predictive Deep Neural Networks
    In the proceedings of the 21 IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing (CCGrid 2021), May, 2021

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