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様々な大規模科学技術計算プログラムに対してその実行効率を向上させるための詳細な助言を得ることのできるシステムの構築に向けて、専門家により実際に行われた性能チューニング事例を収集し、プロファイリング結果や、ソースコード変更履歴を解析することにより得られた最適化パターン情報などを蓄積したデータベースを構築した。これに基づき最適化パターン予測モデルを構築しその評価を行った。また、1000もの科学技術計算オープンソースプロジェクトに対して、プログラムに含まれるループ構造に注目した大規模調査を実施し、その結果に基づきチューニング対象とすべきループ構造を自動同定するツールを開発し公開した。
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