![[PukiWiki]](image/../../img/atrg.png "[PukiWiki]")
*第15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（ATTA2023） [#tb6c9add] '''15th Symposium on Automatic Tuning Technology and its Application (ATTA2023)'''~ - 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 --JST さきがけ「革新的コンピューティング」 低精度・低信頼性演算を活用した数値計算アルゴリズムの創出（研究代表者：深谷猛） --科研費 基盤B「高性能・高信頼な高水準言語の実装向け持続型例外処理機構の理論と実践」（#19H04087）（研究代表者：八杉昌宏） --（調整中） - 日時：2023年12月22日（金）10:20-17:50 - 会場：[[工学院大学新宿キャンパス・アーバンテックホール>https://www.kogakuin.ac.jp/campus/shinjuku.html]]＋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>https://www.kogakuin.ac.jp/campus/access.html]]．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．&color(red,){地下1階入り口の窓口で「ATTA2023シンポジウム参加」と伝えてお入り下さい．他の場所からは入構できません．}; - 参加無料 -- 参加登録 https://forms.office.com/r/2a0mZuZV1a ***概要 [#m1a0c5c9] 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15回目となるATTA2023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，昨年に引き続き近い将来のスーパーコンピュータ環境に向けた自動チューニング技術の展望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 [#g8ad7f80] :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 大規模言語モデルにおける分散並列化のしくみ|横田理央（東京工業大学） ::講演概要|TBD :11:00-11:30 講演2 （計算・データ・学習）融合による革新的スーパーコンピューティングとその先にあるもの|中島研吾（東京大学） ::講演概要|TBD :11:30-13:00 昼休み| :13:00-13:45 招待講演 富岳と量子コンピュータをつなごう 〜量子HPC連携ハイブリッドプラットフォームの実現に向けて|辻美和子（理化学研究所） ::講演概要|TBD :13:55-14:25 講演3 量子関連技術への自動チューニングの新展開|片桐孝洋（理化学研究所／名古屋大学） ::講演概要|TBD :14:25-14:55 講演4 低精度計算を活用した混合精度型疎行列ソルバーの可能性|深谷猛（北海道大学）, Zhao Yingqi（北海道大学）, 岩下武史（京都大学/北海道大学） ::講演概要|倍精度浮動小数点型（FP64）よりも低い精度の演算やデータの活用は，予想される今後の計算機システムを活用するための重要な研究課題の一つである．本発表では，我々がこれまでに行ってきた，低精度演算を活用した混合精度型疎行列ソルバーの研究開発の結果を紹介する．具体的には，倍精度型と単精度型を組み合わせた混合精度型ソルバーに関する各種数値実験結果（到達可能精度，収束までの反復回数，一般的なマルチコアCPU環境での実行時間）を報告する。また，より積極的にデータの精度を低下させた場合における数値的挙動に関する実験結果についても提示する。これらの実験結果を踏まえて，疎行列ソルバーにおける低精度計算の活用可能性について議論する． :15:05-15:35 講演5 一万計算コア超時代のGPUに向けたプログラム最適化と自動チューニングを考える|大島聡史（九州大学） ::講演概要|AI/LLM用途で人気の高いNVIDIA H100 GPUは1万6千を超えるFP32計算コアを有しており、FP64計算コアも8千を超えている。今後さらに計算コアの数が増加するかは定かでないが、1万前後の計算コアを有するGPUを対象としたプログラム最適化が必要な時代が到来していることは間違いない。このようなGPUの演算性能を最大限に発揮するには、実行対象となる計算にもそれ相応の並列度が必要である。しかし、常に1万超もの並列度で動作するようなプログラムばかりあるとは到底考えられず、CPU向けプログラムのGPU化を行う際に困ることになることは想像に難くない。そこで我々は、GPUの有するMPSやMIGなどの機能を活用したマルチプロセス実行によるGPU資源の有効活用について紹介し、その有効性と可能性について議論する。 :15:35-16:05 講演6 高性能・高信頼な高水準言語の実装向け持続型例外処理機構の背景と展望|八杉 昌宏 (九州工業大学)，平石 拓 (京都橘大学) ::講演概要|TBD :16:15-17:45 パネルディスカッション「2030年に向けた自動チューニング研究の展望」|モデレータ・パネリスト（準備中） ::概要|現在検討が進んでいるポスト「富岳」は2030年前後の稼働開始が予想されますが、その時代の自動チューニング研究とはどのようなものになるでしょうか？それまでにはどのような研究が必要でしょうか？自動チューニング研究者に加えて周辺分野の若手・中堅研究者の方にも加わっていただき、自由に議論したいと思います。 :17:45-17:50 クロージグ|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：大島 聡史（九州大学） E-mail: ohshima あっと cc.kyushu-u.ac.jp 「あっと」を半角＠に変換してください． 公開ページに情報を反映しました
