| 研究分担者 |
竹村 彰通 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (10171670)
室田 一雄 東京大学, 大学院・情報理工学系研究科, 教授 (50134466)
山本 有作 名古屋大学, 大学院・工学研究科, 准教授 (20362288)
直野 健 株式会社日立製作所, 中央研究所, 主任研究員 (20421935)
今村 俊幸 電気通信大学, 電気通信学部, 准教授 (60361838)
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| 研究概要 |
本研究は自動チューニングの数理の普遍的構造を明らかにし,情報爆発時代の資源とデータに柔軟かつ確実に適応するソフトウェアを実現するために必要となるロバストな自動チューニング機構の数理的基盤を構築することを目的とする.
平成19年度は2つのサブテーマを設定し研究を推進した.「オンライン自動チューニングのための逐次実験計画」では,大規模問題に対する現実的な近似アルゴリズムを提案し,行列積や解析データに対し評価して有効性を実証した.「未知の組み合わせにおける性能の推定」では,連立一次方程式の反復解法ライブラリであるLisをターゲットとして,部分的な実験データから未測定のパラメタの組み合わせにおける収束・発散および所要時間を推定することを試み,有効性を評価した.このほか,自動チューニングとその周辺のさまざまな研究課題についても取り組んだ.
また昨年に引き続き,本課題と,本研究の研究分担者である片桐が研究代表者を務める基盤(C)の共催で,「自動性能チューニングに関する国際ワークショップ(iWAPT2007)」を平成19年9月20日〜21日に開催した.基調講演にVivek Narasayya(Microsoft research),招待講演にR. Clint Whaley(U.Texas San Antonio)とMarkus Pueschel(CMU)を配し,さらに一般からの発表を募り,論文7件とポスター8件の発表を採択した.本課題のメンバーからも,須田,藤井,今村,山体が発表をした.ここで得られた知見と,講演者・参加者とのつながりも本研究課題の推進に役立つものと期待される.
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