自動チューニング可能な一般化N体問題解法枠組みの開発
| 体系的番号 |
JPMJPR17UC |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR17UC.19189186 |
研究代表者 |
佐藤 重幸 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2019 – 2020
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| 概要 | 科学技術計算や機械学習では、入力データ全体に対し、一定の規則に従って局所計算を適用する計算パターンがよくある。このような計算は、局所計算を抽象化した並列パターンによって記述することで、プログラムの汎用性や再利用性が高まり、生産性が向上する。そのように高度に抽象的なプログラムについて、問題領域やパターンに特化した効率化技法に基づいて、熟練者の手書き並に効率的な実装を機械的に得ることを目的とする。
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| 研究領域 | 情報と未来 |
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