| 研究課題/領域番号 |
17K00171
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
高性能計算
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| 研究機関 | 大阪公立大学 (2022)
大阪府立大学 (2017-2021) |
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研究代表者 |
藤本 典幸 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 教授 (90294165)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2017年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 高性能計算 / 組み合わせ最適化 / アルゴリズム / ハイパフォーマンス・コンピューティング / 応用数学 |
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| 研究成果の概要 |
組み合わせ最適化問題の部分和問題を対象に，最適解を擬似多項式時間および多項式空間で厳密に求める新しい手法（研究代表者が提案した逐次アルゴリズム）を年々コア数の増加により性能が向上しているマルチコアCPUや，現在注目されており将来も有望な並列計算プラットフォームであるGPUを用いて並列実行する実装を開発した．また複数GPUを用いた並列実装の開発を容易にするため，多倍長乗算を行列積に帰着して実行する実装を試作した．多倍長乗算を行列積へと帰着することにより，GPUベンダー等が提供する行列積の（複数GPU対応の）並列実装を利用して多倍長乗算を高速に並列実行できるようになる．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
研究代表者が2016年12月に発表した，NP困難な組み合わせ最適化問題の部分和問題とナップサック問題を対象に最適解を擬似多項式時間および多項式空間で厳密に求める新しい手法（逐次アルゴリズム）を，年々コア数の増加により性能が向上しているマルチコアCPUや，現在注目されており将来も有望な並列計算プラットフォームであるGPUを用いた並列処理により高速化することにより，部分和問題を現実的なメモリ消費量と許容できる計算時間で解けるようにしたこと．
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