情報基礎科学専攻 高性能計算論講座（滝沢研究室）の古畑玲生さん、趙 茗璐さん（いずれも博士前期課程1年）、Mulya Agungさん（同研究室研究員）、江川隆輔教授（東京電機大学）、滝沢寛之教授がCANDAR Organization CommitteeよりBest Paper Award at International Workshop on Large-scale HPC Application Modernizationを受賞しました。

 

対象となった論文：
Reo Furuhata, Minglu Zhao, Mulya Agung, Ryusuke Egawa and Hiroyuki Takizawa
Improving the Accuracy in SpMV Implementation Selection with Machine Learning

 

科学技術計算で頻出する疎行列ベクトル積には、様々な実装方法があります。複数の実装方法が利用可能なとき、最適な実装方法は疎行列の持つ特徴に依存します。本研究では、疎行列の持つ特徴を機械学習し、未知の疎行列に対する適切な実装を予測する手法を提案しました。既存手法では、最良な実装方法か否かを０と１で学習していたのに対して、提案手法では実装方法の間での性能比を学習します。このため、性能比の大きい疎行列に対する誤予測をより高い確率で回避することが可能となり、実装選択に期待される性能改善率を高めることができました。

 

滝沢研究室

http://www.sc.cc.tohoku.ac.jp