@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00174156,
 author = {河村, 知記 and 米田, 一徳 and 山崎, 崇史 and 岩村, 尚 and 渡邉, 正宏 and 井口, 寧 and Tomoki, Kawamura and Kazunori, Yoneda and Takashi, Yamazaki and Takashi, Iwamura and Masahiro, Watanabe and Yasushi, Inoguchi},
 issue = {42},
 month = {Aug},
 note = {近年，工学や医療等の分野で使用されるミュレーション中で必要となる連立一次方程式の求解の高速化が望まれている．また，シミュレーションの需要は病院や民間企業においても増加しており，高速なだけでなく低コストな連立一次方程式の求解が求められている．近年のシミュレーションの大規模化により連立一次方程式の規模も増大しており，この大規模な連立一次方程式の求解のために GPU を用いた高速化が盛んに行なわれている．GPU は非常に多くの演算コアを備えており，高い演算性能を有する．また，演算単位あたりの演算コストが CPU に比べ安価であることから，低コストな連立一次方程式の求解が可能である．しかし，GPU のメモリは CPU に比べ少量であり，連立一次方程式で用いる係数行列をいかに効率良く格納するかが重要である．そこで本稿では既存格納方式である ELLPACK(ELL) の列番号を保存する行列に対して圧縮する方法を提案している．この方法を用いることで，行列 pwtk において最大の 25%のメモリ使用量の削減に成功している．},
 title = {GPGPU向け省メモリ指向行列格納方式の提案とGMRESへの適用},
 year = {2016}
}