自動チューニングにおける性能パラメタ最適化ツールの開発

• 研究課題/領域番号: 23K11126
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60090:高性能計算関連
• 研究機関: 工学院大学
• 研究代表者: 田中 輝雄 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 教授 (90622837)
• 研究分担者: 片桐 孝洋 名古屋大学, 情報基盤センター, 教授 (40345434)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 自動チューニング / 高性能計算 / パラメタチューニング / 並列計算 / 機械学習

研究開始時の研究の概要

本研究は、自動チューニングにおけるユーザプログラムの性能を決める複数性能パラメタの最適な組合せの探索に関する。我々は、これまで多くの成果およびノウハウについて報告・発表している．本研究では、この成果をもとに、この複数の性能パラメタの最適組合せ探索機能のツール化を行う。
ツールとして、主に次の２つを目的とする。（１）実行時自動チューニングを可能とするために、チューニングに要する時間が無視できる軽量ツールとする。（２）特に、時間を要する機械学習における複数のハイパーパラメタ群の自動チューニングを可能とするために、スーパーコンピュータの多数のノードを同時に並列利用可能とする並列実行制御を実現する。