*第17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（ATTA2025） [#g5f97410]
'''17th Symposium on Automatic Tuning Technology and its Application (ATTA2025)'''~
- 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）


- 日時：2025年12月23日（火）10:50-17:35
- 会場：[[工学院大学新宿キャンパス &color(red,){28F}; 第4会議室>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．
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．~
&color(red,){【注意！】}; 今年度も28階です
大学には１階からも入れます．その際は，
「EV02」の表示のあるエレベータホールの3台のいずれかに乗ってください．~
&color(red,){【注意！】}; 「EV01」の表示のあるエレベータホールの3台は
19階までです．





- 参加無料
-- 参加申し込み：TBA

***概要 [#a7ddc14e]
　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17回目となるATTA2025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 [#lb7429c6]

:10:50-11:00　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）
:11:00-11:30　講演1　HPC-GENIE：コード生成AI活用によるHPCコード自動生成プロジェクト|片桐孝洋、林俊一郎、森田光貴、椋木大地、星野哲也（名古屋大学）
::講演概要|名大情報基盤センター、大学院情報学研究科の教員と学生による、HPC-GENIEプロジェクトの概要、および、開発物であるVibeCodeHPCの最新成果を中心に、発表を行う。
:11:30-12:00　講演2　並列多重格子法による通信と計算のオーバーラップ|中島研吾（東京大学）
::講演概要|講演者は，並列多重格子法のILU系緩和演算子（Smoother）の行列ベクトル積，前進後退代入部への通信・計算のオーバーラップに関する検討を長年にわたって実施してきた。今回は特に，OpenMP/MPI ハイブリッド並列プログラミング モデルにおける MPI プロセス内のプロセス/スレッド割り当ての効果について重点的に検討を実施した事例について紹介する。
:12:00-13:30　昼休み|
:13:30-14:00　講演3　線形方程式向け反復法の高速化手法について|桝井晃基（大阪大学）
::講演概要|反復法を高速化するための前処理手法や並列化手法について，数値実験を通してそれらの性能を評価する．
:14:00-14:30　講演4　機械学習アプリケーションを対象とした継続的な性能自動チューニングフレームワークの検討|寺西勇裕，飯塚拓郎（株式会社フィックスターズ）
::講演概要|機械学習アプリケーションの性能最適化は、ハードウェアの変更、モデルやデータセットの更新、実装の改良のたびに再調整が必要となり膨大な手間を要する。そこで我々は、ハイパーパラメータ探索、実行時メトリクスの収集と分析による探索効率化、GPUクラスタでの自律的最適化を統合し、環境変化に継続的に適応する自動チューニングフレームワークを提案する。本発表では、フレームワークの概要と、我々が目指す究極的な自動チューニング実現に向けた今後の展望について報告する。

:14:45-15:15　講演5　GH200上でのBLR-QR|大島聡史（九州大学）、伊田明弘（JAMSTEC）、河合直聡（東北大学）、深谷猛（北海道大学）、横田理央（東京科学大）
:14:45-15:15　講演5　GH200上でのBLR-QR|大島聡史（九州大学）、伊田明弘（JAMSTEC）、河合直聡（東北大学）、深谷猛（北海道大学）、横田理央（東京科学大学）
::講演概要|GH200上でBLR-QRの最適化・性能評価を行った結果を発表する
:15:15-15:45　講演6　AI時代のハードウェアとFP64エミュレーション|椋木大地（名古屋大学）
::講演概要|AI指向のハードウェア増加にともない，AI計算で必要のないFP64演算の性能向上が停滞する懸念がある．本講演ではまず近年のAI用演算器の動向を示し，FP64演算の性能を補うためのFP64相当演算のエミュレーションの有効性について議論する．

:16:00-17:30　パネルディスカッション「生成AIの現状とこれから（仮）」|モデレータ：TBD，パネリスト：TBD
::概要| TBD

:17:30-17:35　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
「あっと」を半角＠に変換してください．
トップ   編集 差分 バックアップ 添付 複製 名前変更 リロード   新規 一覧 単語検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS