複合的・階層的な自動チューニングを実現する数理基盤手法の研究とライブラリの開発
【研究分野】高性能計算
【研究キーワード】
自動チューニング / 複合的自動チューニング / ベイズ統計 / 実験計画 / 線形モデル / 相関モデル / モデルフィッティング / コード生成 / 高性能計算 / D-spline / 行列計算 / 探索 / ハイパフォーマンスコンピューティング / アルゴリズム / 性能モデル化 / d-spline / 代数的多重格子法 / モンテカルロ木探索 / 三角行列積 / ベイズモデル / ATMathCoreLib / CBCG法 / AMG / 並列探索 / 数値制約充足問題
【研究成果の概要】
自動チューニングは、ソフトウェアが内包するパラメタを自ら調整し、多様な条件下で良好な性能を達成することを目指す技術である。従来、複数のパラメタの調整が必要な場合、網羅試行か経験的枝刈りが広く用いられてきたが、本研究では、ベイズ統計に基づき、現実的に有効かつ漸近的に最適解を導く数理的手法を目指した。
従来研究の調査により、線形モデルと相関モデルが使われており、両者は同時に使うこともできることを示した。そのようなモデルを記述から、事前情報と実測結果から性能モデルを構築するプログラムを自動生成する仕組みを構築した。また、自動チューニング数理ライブラリの多様な計算に適用し、その有効性を確認した。
【研究代表者】