@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00222651,
 author = {川崎, 真之 and 大島, 聡史 and 八巻, 隼人 and 三輪, 忍 and 本多, 弘樹},
 issue = {8},
 month = {Nov},
 note = {近年，GPU コンピューティング向けプログラムモデルの一つとして，その記述の容易さから OpenACC が注目されている．しかし，OpenACC には，計算処理を分割し CPU-GPU 間で負荷分散を行うための仕組みが提供されておらず，GPU による計算中に CPU の計算資源が無駄になってしまう問題がある．そこで本研究では，プログラマが指示文を用いて CPU-GPU 間の負荷分散を容易に記述できるよう，OpenMP/OpenACC ハイブリッド並列化のためのコード変換フレームワークを提案する．本研究ではハイブリッド並列化の対象を C 言語の for ループとし，CPU と GPU それぞれで実行するタスクの量をプログラマが指定するための OpenACC 拡張指示文を導入する．上記の指示文の内容に基づき，提案フレームワークでは OpenMP と OpenACC でハイブリッド並列化されたコードへの自動変換を目指す．本稿では，提案フレームワークにおけるハイブリッド並列化の有効性を確認するため，行列積と 2 種の N 体問題に対し OpenMP と OpenACC によるハイブリッド並列化コードに対して評価を行った．その結果，OpenACC を用いた GPU のみによる計算に対し，最大で 1.57 倍の高速化を確認した．},
 title = {OpenMP/OpenACCハイブリッド並列化のためのコード変換フレームワークの提案},
 year = {2022}
}