第18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（ATTA2026）†
18th Symposium on Automatic Tuning Technology and its Application (ATTA2026)
- 主催：自動チューニング研究会，共催：工学院大学，および以下の研究資金
- 科研費 若手「大規模電磁場解析向け反復法の前処理並列化に関する研究」（24K20780）（研究代表者：桝井晃基）
- 科研費 基盤B「低ランク構造行列法の適用範囲拡大と多様な計算アーキテクチャの活用」（24K02949）（研究代表者：伊田明弘）
- 日時：2026年12月22日（火）
- 会場：工学院大学新宿キャンパス アーバンテックホール＋Zoomによるハイブリッド開催
- リモート視聴・質問・議論への参加が可能なように準備致しますが，機材の都合により会場音声が聞こえにくい場合がありますが予めご了承下さい．
- 現地参加の方へ：工学院大学新宿キャンパスへのアクセス
地図点線の地下ルートで地下1F入り口よりお入り下さい．
新宿駅地下から地下ロータリーを左回りに進み，
京王プラザホテル方面に動く歩道を3回乗り継ぐとアクセスできます．
工学院大は地下道から入構できます．
構内に入りましたら，右壁沿いに進み，
エレベータホールの3台のエレベータのいずれかに乗ってください．
自動チューニング（Automatic Tuning：AT）は，ソフトウェアに自らを最適化する機能を組み込むことにより，多様な環境において優れた性能を実現することを目指すパラダイムです．省電力と高性能の両立が重要な課題であるスーパーコンピュータから携帯端末まで，あらゆる分野の情報処理に適用できる技術となるよう，研究が進められています．
自動チューニング研究会では「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（ATTA）」と題して，自動チューニングに関係する研究プロジェクトの最新の研究成果を報告し，その応用と将来の研究展望を議論する場として，誰でも参加可能なシンポジウムを例年開催しております．今回で18回目となるATTA2026では，例年通り研究会員による自動チューニング関連の研究プロジェクトからのご講演に加えて，今年は生成AIに関するパネルディスカッションを検討しております．自動チューニング技術およびスーパーコンピューティング・高性能計算の最新動向にご興味のある多くの皆様のご参加をお待ちしております．
プログラム†
- 10:20-10:30 オープニング
- 大島聡史（自動チューニング研究会 主査・九州大学）
- 10:30-11:00 講演1
- 11:00-11:30 講演2
- 11:30-13:00 昼休み
- 13:00-14:00 招待講演 Toward Automatic Tuning in Julia with JLIR
- Keita Teranishi (Oak Ridge National Labotatory)
- 講演概要
- Multi-Level Intermediate Representation (MLIR) provides reusable infrastructure for domain-specific compiler optimization, but its compile-time typing requirements and C++-based extension model can make it difficult to integrate with dynamically specialized languages such as Julia. These barriers also make it challenging for scientific computing users to introduce domain abstractions that are both natural to express and accessible to compiler transformations.
We present JLIR (Julia-native Level Intermediate Representation), a Julia-native framework that brings MLIR-style, multi-level, dialect-oriented compilation into the Julia ecosystem. JLIR represents programs before low-level lowering, supports extensible operations and transformation passes written in Julia, and allows partially typed programs to remain transformable until concrete types become available. Built-in dialects cover arithmetic, control flow, functions, structured loops, and memory operations, while a lightweight extension mechanism enables users to add domain operations without modifying the core framework.
We demonstrate JLIR through automatic kernel generation for Julia for Accelerators (JACC). This work lays the groundwork for automatic tuning in Julia by making domain-level operations and program transformations accessible within a common framework.
- 14:10-14:40 講演3
- 14:40-15:10 講演4
- 15:20-15:50 講演5
- 15:50-16:20 講演6
- 16:30-17:40 パネルディスカッション
- 17:40-17:45 クロージング
- 桝井晃基（自動チューニング研究会 交流促進委員幹事・大阪大学）
お問い合わせ：桝井 晃基（大阪大学）
E-mail: masui あっと ist.osaka-u.ac.jp
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