@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02006149,
 author = {林,俊一郎 and 森田,光貴 and 椋木,大地 and 星野,哲也 and 片桐,孝洋},
 issue = {5},
 month = {Dec},
 note = {本研究では，スーパーコンピュータ上における高性能計算（HPC）プログラムの自動チューニングのための，大規模言語モデル（LLM）に基づくマルチエージェントシステムであるVibeCodeHPCを提案する．VibeCodeHPCは，Claude Codeをバックエンドとして採用し，スーパーコンピュータ環境におけるプログラム開発を促進する統合環境を提供する．本システムは，ユーザーとの自然言語対話によるプログラム開発であるVibe CodingパラダイムをHPCプログラミングにもたらすだけでなく，洗練されたマルチエージェント設計により，ユーザー介入を最小限に抑えた自律的な性能最適化を実現する．これらの目的を達成するため，VibeCodeHPCは3つの中核機能を実装している：（1）スーパーコンピュータ特有の開発環境に適合した設定機能，（2）異なる役割を持つ複数のLLMエージェント――プロジェクトマネージャー（PM），システムエンジニア（SE），プログラマー（PG），継続的デリバリー担当（CD）――の協調動作，（3）エージェント活動監視と動的配備メカニズムによる長期的な自律動作．本論文では，VibeCodeHPCの最も強力な機能の一つである，ユーザー介入なしの自律動作による完全自動コード最適化を示す．具体的には，行列積およびJacobi反復法を用いたPoisson方程式ソルバーにおいて，CPUベースのコードをGPU搭載システム向けに性能最適化することを実証する．その結果，VibeCodeHPCで採用されているマルチエージェント構成は，単一エージェント構成と比較して，より高速かつ信頼性の高い，より高性能なコードの開発を可能にすることが示された．},
 title = {VibeCodeHPC: HPCコード自動チューニングのためのマルチLLMエージェントシステム},
 year = {2025}
}