採択課題 【詳細】
| jh240053 | QR分解に関する高性能計算技術の研究 |
|---|---|
| 課題代表者 | 深谷猛(北海道大学 情報基盤センター) fukaya takeshi (Hokkaido University, Information Initiative Center) |
| 概要 |
主要な行列分解の一つであるQR分解に対して、その性能向上に資する高性能計算技術の研究開発を行う。現在、QR分解に対して異なる特徴を有する様々な数値計算アルゴリズムが存在する。一方、計算が行われる環境も、マルチコアCPU、GPU、分散並列システムなどと多様化している。更に、計算対象となる行列も、縦長行列から正方行列まで多様な形状があり、加えて、Block Low Rank行列のQR分解のような新しい問題設定も登場している。この状況に対して、本課題では、QR分解に関連した研究実績を持つ研究者を集めて、各々が持つ知見や技術を土台とした上で、それらを柔軟に組み合わせることで、様々な状況におけるQR分解の高性能化の可能性を追求することを目指す。 |
| 関連Webページ | |
| 報告書等 | 研究紹介ポスター ／ 最終報告書 |
| 業績一覧 | (1) 学術論文 （査読あり） |
| 該当なし | |
| (2) 国際会議プロシーディングス （査読あり） | |
| 該当なし | |
| (3) 国際会議発表（査読なし） | |
| [] Takeshi Fukaya, Performance Evaluation of Algorithms for Tall-Skinny QR Factorization on Recent Computer Systems, SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE25), Fort Worth, USA, March 3-7, 2025. (poster) | |
| [] Satoshi Ohshima, Acceleration of many small matrix calculations on GPU, 38th Workshop on Sustained Simulation Performance, Sendai, Japan, December 13, 2024. | |
| (4) 国内会議発表（査読なし） | |
| [] 深谷 猛, 縦長行列のQR分解に対するコレスキーQR型アルゴリズムの最近の進展, 第16回 自動チューニング技術の現状と応用に関するシンポジウム（ATTA2024）, 東京都, 2024年12月26日. | |
| [] 深谷 猛, 中務 佑治, 山本 有作, 縦長行列の列ピボット付きQR分解に対するコレスキーQR型アルゴリズム, RIMS共同研究（公開型） 計算科学に資する数値解析学の展開, 京都市, 2024年10月25日.（招待講演） | |
| [] 深谷 猛, 縦長行列のQR分解に対する様々なアルゴリズムの性能評価, 日本応用数理学会2024年度年会, 京都市, 2024年9月14日. | |
| [] ⼤島 聡史, 伊⽥ 明弘, 河合 直聡, 深⾕ 猛, 横⽥ 理央, ⼭崎 市太郎, マルチプロセス実⾏によるGPU演算性能向上への試み, 第29回計算工学講演会, 神戸市, 2024年6月12日. | |
| [] 大島 聡史, GPUにおけるマルチプロセス実行の最適化について（MIGを使ったBLR-QRの高速化の最新状況＋α）, ATマイクロワークショップ2024, 伊東市, 2024年11月04日. | |
| (5) 公開したライブラリなど | |
| 該当なし | |
| (6) その他（特許，プレスリリース，著書等） | |
| 該当なし |
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