@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00028783,
 author = {櫻井, 隆雄 and 直野, 健 and 恵木正史 and 猪貝光祥 and 木立, 啓之 and Takao, SAKURAI and Ken, NAONO and Masashi, EGI and Mitsuyosi, IGAI and Hiroyuki, KIDACHI},
 issue = {80(2007-HPC-111)},
 month = {Aug},
 note = {行列計算ライブラリは、ユーザからの入力として様々なパラメータを持っている。その中には誤った値を入力すると 100 倍以上性能が劣化し、かつ実行前に最適値を予測するのが難しいものが存在し、これらを自動的に最適化する仕組みが求められている。この課題に対し、本稿では疎行列固有値解法のリスタート付ランチョス法における射影行列次元数 m を、実行時に自動チューニングする方式を提案した。本方式は演算中に残差履歴から最適な m を探索する。従来方式と本方式を比較した結果、最大で 127 倍高速化していることを確認した。この性能は手動で最適な m を入力した場合と同等であり、行列計算ライブラリにおける実行時パラメータ自動チューニングの有効性が確認できた。, Matrix libraries have many parameters as inputs by the user. They include problem parameters what are difficult to predict the best values before runtime and the approach of automatically optimizing them during runtime is needed. In this paper, we propose a runtime automatic tuning approach for deciding the size of projection matrix (we demote “m”) in Restarted Lanczos Method. This approach searches the best “m” with history of residual value at runtime. Numerical experiments show the proposed approach performs 127 times faster than the conventional method in the best case. The result implies the automatic tuning during runtime is effective to iterative matrix solvers.},
 title = {リスタート付ランチョス法における実行時パラメータ自動チューニング方式の提案},
 year = {2007}
}