@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00022799,
 author = {吉見真聡 and 西川, 由理 and 長名, 保範 and 舟橋, 啓 and 広井, 賀子 and 柴田, 裕一郎 and 山田, 英樹 and 北野, 宏明 and 天野, 英晴 and Masato, Ｙoshimi and Yuri, Nishikawa and Yasunori, Osana and Akira, Funahashi and Noriko, Hiroi and Yuichiro, Shibata and Hldeki, Yamada and Hiroaki, kitano and Hideharu, Amano},
 issue = {101(2008-ARC-180)},
 month = {Oct},
 note = {近年， FPGA を科学計算のアクセラレータとして用いる研究が盛んに行われている．ループレベル並列性の高いアルゴリズムでは，汎用マイクロプロセッサの数十倍の高速化を示すが，槙雑に挙動が制御されるアルゴリズムが対象の場合，大きな性能向上は見込まれない．それにもかかわらず， ＦＰＧＡ の応用範囲を広げ，アプリケーションごとに専用ハードウェアを開発するコストを削減するニーズは高まるばかりである．我々は，応用範囲を広げる鍵はスレッドレベル並列性を引き出すことだと考え，それを実現するためにモジュラーな構造のハードウェアの組み合わせで構成された計算システムを提案する．本稿では，その構成の有効性を示すため，確率モデル生化学シミュレーションアルゴリズムを題材として，その構成の有効性について議論する．, There are many ongoing researches on acceleration of various scientific applications using FPGAs. Dozens of throughput of general-purpose processors can be easily achieved on an FPGA if a target algo rithm has high degree of loop- or data-level parallelism. However, it becomes instantly difficult to improve performance with FPGAs at a slight complexity being introduced to the algorithm, Nevertheless, there is an increasing motivation to expand application range of FPGAs due to strong demands of cosi reduction for developing application specific hardware. We think lhat the key for expanding application range is to exploit thread-level parallelism, and we are going to propose a computation syslem composed of various modular hardware. This paper takes up a receni stochastic biochemical simulation algorithm, which is a fairly complex Monie Carlo Method, and discusses the benefit of the proposed architecture.},
 title = {スレッドレベル並列性を活かす科学技術計算用FPGAシステムの提案},
 year = {2008}
}