@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02003149,
 author = {折原,冴保 and 酒井,宏己 and 宮島,敬明},
 issue = {12},
 month = {Jul},
 note = {代表的な計算カーネルの1つである疎行列ベクトル積（Sparse Matrix-Vector multiplication:SpMV）は、工学や自然科学の分野で幅広く利用されている。SpMVの高速化に向けた研究は盛んに行われてきたが、メモリアクセスパターンなどが原因でGPUであっても大幅な計算時間の短縮は難しい。Cerebras CS-2は、単一のシリコンウェハー上に約85万個の処理要素を高密度に集積し、PE間通信とメモリアクセスの双方を1クロックサイクルで実現する独自アーキテクチャを採用している。本研究では、Cerebrasが提供するサンプルプログラムHypersparse SpMVと、通信ライブラリを使用した独自実装の計算時間の測定を行った。前者については強スケーリングを、後者については計算時間とその内訳を測定した。},
 title = {Cerebras CS-2を用いた疎行列ベクトル積の測定と最適化実装への検討},
 year = {2025}
}