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  1. 研究報告
  2. ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)
  3. 2022
  4. 2022-HPC-185

Forループの並列化可能性の判定における穴埋め言語学習の応用

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218952
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218952
890d633b-2db7-4c71-91a4-d0b2bd134fd6
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-HPC22185014.pdf IPSJ-HPC22185014.pdf (1.0 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-07-20
タイトル
タイトル Forループの並列化可能性の判定における穴埋め言語学習の応用
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 機械学習
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
大阪大学大学院情報科学研究科
著者所属
大阪大学大学院情報科学研究科
著者所属
大阪大学大学院情報科学研究科
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Science and Technology, Osaka Uniersity
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Science and Technology, Osaka Uniersity
著者所属(英)
en
Graduate School of Information Science and Technology, Osaka Uniersity
著者名 西村, 佳

× 西村, 佳

西村, 佳

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置田, 真生

× 置田, 真生

置田, 真生

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伊野, 文彦

× 伊野, 文彦

伊野, 文彦

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本報告は,深層学習による自動並列化の実現可能性調査を目的として,ループ文の並列化可能性を穴埋め言語学習(MLM)に基づいて用いて判定する手法を提案する.MLM を単純に適用した場合の課題として,プログラミング言語における変数名の多様性が,自然言語処理のために設計された MLM の学習を阻害する.提案手法は,この課題を改善するために,学習前に変数名をその役割に基づいて普遍化する.評価実験では,for ループを含む C プログラムを対象に,OpenMP プログラムを学習した穴埋め言語モデルを用いて各ループを並列化可能または不可能に分類した.実験の結果,提案手法の分類精度は,再現率が 37.5% と低い結果を示したが,適合率が 91.5% と既存の自動並列化コンパイラと比較して同等の高い結果を達成した.変数名の普遍化が適合率を改善する一例を示した.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
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 2022-HPC-185, 号 14, p. 1-9, 発行日 2022-07-20
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8841
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 14:58:37.520706
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