採択課題 【詳細】
| jh260065 | AI 時代のスーパーコンピュータに向けた混合精度数値計算法の探求 |
|---|---|
| 課題代表者 | 椋木 大地(名古屋大学 情報基盤センター) Daichi MUKUNOKI (Information Technology Center, Nagoya University) |
| 概要 | AIワークロードの拡大により低精度演算器が重視される一方，FP64性能の停滞により科学技術計算の持続的性能向上が課題となっている．本研究では，密・疎行列計算やBLAS演算を対象に，低精度演算器や混合精度技術を活用してFP64依存を低減する数値計算法を研究する．GPU大規模並列環境での実装・評価を通じ，AI時代および将来の計算機アーキテクチャを見据えた分野横断的基盤技術の確立を目指す． |
| 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） | |
| [] Daichi Mukunoki, Ryo Mikasa, Shun-ichiro Hayashi, Tetsuya Hoshino, Takahiro Katagiri, LLM-Based Porting of Optimized C++ to CUDA Through Deoptimization and Reoptimization, Generative Code Intelligence Workshop at IJCAI-ECAI 2026, CEUR Workshop Proceedings, Vol. 4238, paper 6, pp. 1-10, Aug. 2026. | |
| (3) 国際会議発表（査読なし） | |
| 該当なし | |
| (4) 国内会議発表（査読なし） | |
| [] 椋木大地, INT32命令によるFP32疎行列ベクトル積の実装, 日本応用数理学会2026年度年会予稿集, 2026年9月17日. | |
| [] 椋木大地, AI向けハードウェアを科学技術計算に利用可能か, 機械学習と高性能計算に関する先駆的計算科学フォーラム2026, 2026年6月18日（招待講演）. | |
| (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） | |
| [] Shun-ichiro Hayashi, Daichi Mukunoki, Tetsuya Hoshino, Takahiro Katagiri, AWE: Adaptive Weight Encoding for Exact Integer Matrix Products with Fewer GEMMs on FP4 Tensor Cores, arXiv preprint arXiv:2609.24519, 2026. |
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