Toshiyuki Imamura 研究室
主宰者:Toshiyuki Imamura
理化学研究所・RIKEN Center for Computational Science
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Imamura研究室は、スーパーコンピュータなどの高性能計算機上で、数値計算をより正確かつ高速に実行する方法を研究しています。特に注力しているのは、行列計算という科学計算の基本となる処理を、限られたメモリ帯域幅と計算リソースの制約の中で効率よく実行することです。近年のプロセッサに搭載されている低精度行列演算ユニット(機械学習の高速化に使われている)を活用して、高精度な計算結果を得る手法や、複数の異なる数値精度を組み合わせて計算速度と精度のバランスをとる技術を開発しています。
具体的には、連立一次方程式を解く反復法、固有値計算、QR分解などの基本的な線形代数演算を題材として、並列処理を最適化する方法を提案しています。また、低精度フォーマットを使う際に生じる丸め誤差の問題に対処し、計算精度を損なわないための工夫も行っています。さらに大規模流体シミュレーションなど実際の科学計算応用においても、これらの最適化手法を適用し、スーパーコンピュータの処理能力を最大限に引き出すことを目指しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
- 工学Kei Sakaguchi 研究室東京工業大学論文 100 件·共通: 最適化理論, 最適化・数理計画, 数値解析・計算数学, 学習・記憶 +9
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研究成果(19 件)
- DOI: https://doi.org/10.23919/isc.2026.11520500
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2025.118880
- [2025] High-Performance and Power-Efficient Emulation of Matrix Multiplication using INT8 Matrix EnginesDOI: https://doi.org/10.1145/3731599.3767539
- DOI: https://doi.org/10.1134/s1063779625701023
- DOI: https://doi.org/10.1177/10943420241313064
- DOI: https://doi.org/10.15748/jasse.12.44
- DOI: https://doi.org/10.1109/cluster59342.2025.11186492
- DOI: https://doi.org/10.1109/scw63240.2024.00213
- DOI: https://doi.org/10.14495/jsiaml.16.89
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcsoc60832.2023.00094
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- DOI: https://doi.org/10.1088/1873-7005/ad06bd
- DOI: https://doi.org/10.1145/3578178.3578222
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4645148
- DOI: https://doi.org/10.1109/mcsoc51149.2021.00042
- DOI: https://doi.org/10.17743/jaes.2021.0025
- DOI: https://doi.org/10.1109/mlhpc54614.2021.00009
- DOI: https://doi.org/10.1109/scala54577.2021.00006
- DOI: https://doi.org/10.1145/3472456.3472493
- DOI: https://doi.org/10.5194/egusphere-egu21-4771
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