| 研究課題/領域番号 |
18K19782
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
片桐 孝洋 名古屋大学, 情報基盤センター, 教授 (40345434)
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| 研究分担者 |
大島 聡史 名古屋大学, 情報基盤センター, 准教授 (40570081)
田中 輝雄 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 教授 (90622837)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2020-03-31
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| キーワード | ディープラーニング / 自動チューニング / 前処理方式選択 / 疎行列反復解法 / Xabclib / GpGPU / FIBER方式 / 実行時最適化 |
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| 研究成果の概要 |
GPUやメニーコアCPUに代表される約300スレッド実行が可能な先進計算機アーキテクチャがもたらすチューニング作業の困難性の爆発的増大から、ソフトウェア性能を人手を介さず最大限に引き出す仕組み（自動チューニング、AT）が求められている。一方、近年ディープラーニング（DL）の技術進展がはなはだしく、多くの分野へ適用がなされている。DLは本来AT方式を実現する手法の１つであるが、DLを用いたAT方式の開発は殆どなされていない。そこで本研究では、(1) 数値計算ライブラリの性能パラメタチューニング；(2) AT基盤インターフェース開発；(3) スーパーコンピュータへの適用；の研究を行った。
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| 自由記述の分野 |
高性能計算
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
（１）数値計算ライブラリにおいて収束性に影響し実行時間に大きな影響を及ぼす前処理選択がある。本研究では前処理選択へ活用できるDLを用いたAT方式を開発した。これにより、数値計算を低いコストで高性能実行できる環境に貢献し、ものつくり等の生産性の向上に資する。（２）提案するAT方式の実用化に向け実行時の性能の揺らぎに対しても追随できるように改良を行なったことで、より堅牢なATシステムの実現に資する。（３）GPUやメニーコア環境における数値計算コードの最適化行うことで、最新計算機環境における最適化と性能評価のためのコードやデータを集め、高性能数値計算プログラム開発のコスト削減に資する。
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