| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2025-05-05 |
| タイトル |
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言語 |
ja |
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タイトル |
疎行列反復解法の深層学習を用いた実行時間予測モデル構築と評価 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
数値計算 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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名古屋大学大学院情報学研究科 |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報基盤センター／東北大学情報基盤センター |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報基盤センター |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報基盤センター |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報基盤センター |
| 著者所属 |
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名古屋大学情報基盤センター |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Information Technology Center, Nagoya University / Information Technology Center, Touhoku University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Information Technology Center, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Information Technology Center, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Information Technology Center, Nagoya University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Information Technology Center, Nagoya University |
| 著者名 |
中谷,崇真
河合,直聡
片桐,孝洋
星野,哲也
永井,亨
椋木,大地
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
数値シミュレーションの発展と計算の大規模化に伴い，数値計算の効率化は大きな価値がある．適切な実装パラメータの導出には深層学習を活用したモデルが活用できるが，実計算への活用を考えると深層学習の導出結果の妥当性の検証も必須である．青木らはAT技術へ深層学習を使用することで実行時間予測を行い，モデルの妥当性を示したが，一方で格納精度による比較や，導出結果への検証が行われていない．本研究ではICTCG法を対象にさまざまなモデルを作成，入出力に着目してモデル導出結果を比較することでモデルの妥当性検証を行った．評価の結果，格納精度に着目した検証においては，比較用データの閾値が1.0～2.0と大きい場合には低性能モデルで99%以上と高い正答率が得られた．また，格納精度と閾値，最大fill-inすべてに着目した場合については高性能モデルかつ学習範囲内に比較的正答率が見られたが，最大でも60%と低い正答率であった． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10463942 |
| 書誌情報 |
研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）
巻 2025-HPC-199,
号 3,
p. 1-8,
発行日 2025-05-05
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8841 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-HPC25199003.pdf (870.3 KB)
