| 研究課題/領域番号 |
18K18058
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分60090:高性能計算関連
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
深谷 猛 北海道大学, 情報基盤センター, 助教 (30633846)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | テンソル分解 / 線形計算 / 並列計算 / 高性能計算 / 線形計算アルゴリズム |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、データサイエンス等の基盤技術の一つであるテンソル分解の計算手法の高性能化を目的として、従来の数理的な視点に加えて、高性能計算（HPC）の視点から最新の計算機の特徴を考慮することで、より効率的な計算手法の構築を試みた。具体的な成果としては、代表的なテンソル分解計算の主要部に対して、条件に応じて適切な実装方法を選択することで計算を高速化することが可能であることを示した。また、テンソル分解と関連の深い行列計算に対して、既存手法よりも効率的な計算手法を新たに提案し、その有効性を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、様々な分野での活用が期待されているデータサイエンスの基盤技術の一つであるテンソル分解の高性能化を目的とした研究を行った。また、計算機の複雑化・多様化により、数理とHPCの両方の視点が効率的な計算の実現に不可欠であり、本研究を通して、その重要性を示すことができた。国内のHPC分野におけるテンソル分解の研究事例が乏しかったので、本研究をきっかけとして、今後、様々な研究が展開されることが期待される。
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