@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00075583,
 author = {深谷, 猛 and 山本, 有作 and 張, 紹良 and Takeshi, Fukaya and Yusaku, Yamamoto and Shao-Liang, Zhang},
 issue = {42},
 month = {Jul},
 note = {これまで，QR 分解をはじめとする密行列計算アルゴリズムのブロック化に対する自動チューニング手法の研究を行ってきた．実用的なコストでチューニングを行うためには，チューニングの過程で使用する性能データの全てを実際に測定することは難しく，モデルを用いた予測が必要となる．そこで，本稿では，これまでに提案した手法の内部で使用する性能モデルについて検討を行う．数値実験の結果，適切なモデルを用いることで，チューニングのコストを大幅に削減しつつ，十分な効果を得られることが確認された．, Recently, we have studied the automatic performance tuning for algorithms of basic matrix computations such as the QR decomposition. In terms of the tuning cost, it is not practical to measure all values required in the tuning process. Therefore, values estimated by performance models are used, instead of exact values. In this paper, we discuss the performance models used in our proposed auto-tuning method. Numerical experiments show that some models decrease tuning cost and keep the effect of tuning.},
 title = {QR分解アルゴリズムに対する自動チューニング-性能モデルに関する考察-},
 year = {2011}
}