| Project/Area Number |
20K11763
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60050:Software-related
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
村井 均 国立研究開発法人理化学研究所, 計算科学研究センター, ユニットリーダー (70590074)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | プログラミング / 高性能計算 / メタプログラミング / コンパイラ |
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| Outline of Research at the Start |
高性能科学技術計算の分野で用いられる計算機環境の多様化とともに、ユーザがチューニングを
施したソースコードの多様化・細分化に起因するプログラム生産性の低下が重大な問題となりつつある。これに対し、本研究では、コンパイラのプログラム変換技術を活用するメタプログラミング基盤に基づく、高性能と高生産性を実現するHPC 向けプログラミング環境を開発する。さらに、開発したメタプログラミング基盤による高性能・高生産プログラミングの実証および評価、プログラム変換のための簡便な記述方式、性能情報に基づくプログラム変換とチューニング支援のためのフレームワークを開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2023年度には、前年度までの作業を受け、さらに多様なプログラム変換、特に既存の変換を組み合わせて新しい変換を定義する手法の実現性と有効性に関する検討を行った。さらに、本研究において開発する技術の新たな応用として、大規模言語モデルに基づくプログラム最適化の検討を開始した。これは、本技術を用いて生成した非常に多数のプログラムの変換前後の性能を学習することにより、大規模言語モデルにより自動的にプログラム最適化を行うものである。現在、簡単なプログラム変換を例に予備的な実験を進めている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初の計画を修正し、本技術の新しい応用 (大規模言語モデルに基づくプログラム最適化) に取り掛かったため。
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度には、本技術による大規模言語モデルに基づくプログラム最適化の実証研究を進めると共に、そのプロトタイプの開発を行う。
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