Jens Domke 研究室
主宰者：Jens Domke
理化学研究所・RIKEN Center for Computational Science
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、大規模計算機システムにおける高性能化と効率的な運用に関する研究を展開しています。主な焦点は、現代のプロセッサやGPU、スーパーコンピュータといった多様なハードウェアプラットフォーム上で、科学計算アプリケーションが最大の性能を発揮できるようにすることです。具体的には、プログラムの自動最適化手法の開発、複数のプロセッサアーキテクチャ間での性能予測手法の構築、通信ネットワークの効率化アルゴリズムの設計など、ソフトウェアとハードウェアの両面からのアプローチを取っています。
さらに、機械学習とスーパーコンピュータの融合領域にも積極的に取り組んでいます。科学シミュレーション内への機械学習モデルの組み込み、ジョブの電力消費予測、大規模な実データセットの構築と分析などが含まれます。これらの研究を通じて、環境負荷を低減しつつシステムのスループットを最適化するための戦略開発に貢献しています。また、異なるアーキテクチャ間でのプログラム移植性の向上や、ベンチマーク手法の標準化といった、HPC(高性能計算)コミュニティ全体の発展に寄与する基盤的な研究も進めています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（26 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3773656.3773664
- DOI: https://doi.org/10.1145/3797905.3800519
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.matcom.2026.03.011
- DOI: https://doi.org/10.1145/3731599.3767482
- [2025] A Unifying Framework to Enable Artificial Intelligence in High-Performance Computing WorkflowsDOI: https://doi.org/10.1109/mcse.2025.3543940
- DOI: https://doi.org/10.1145/3712285.3759835
- DOI: https://doi.org/10.1109/cluster59342.2025.11186493
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2025.108064
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-025-05633-1
- DOI: https://doi.org/10.1145/3731545.3731590
- DOI: https://doi.org/10.1109/ipdps64566.2025.00031
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.4c00938
- DOI: https://doi.org/10.1145/3629527.3651434
- DOI: https://doi.org/10.1109/clusterworkshops61563.2024.00047
- DOI: https://doi.org/10.1109/cgo57630.2024.10444828
- [2023] High-Performance GPU-to-CPU Transpilation and Optimization via High-Level Parallel ConstructsDOI: https://doi.org/10.1145/3572848.3577475
- DOI: https://doi.org/10.1145/3624062.3624264
- DOI: https://doi.org/10.1145/3624062.3624135
- [2023] At the Locus of Performance: Quantifying the Effects of Copious 3D-Stacked Cache on HPC WorkloadsDOI: https://doi.org/10.1145/3629520
- DOI: https://doi.org/10.1177/10943420231166608
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcse.2022.3153105
- DOI: https://doi.org/10.1109/ipdps53621.2022.00109
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- DOI: https://doi.org/10.1109/mlhpc54614.2021.00009
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