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J-GLOBAL ID：202502230689550743   整理番号：25A1416292

疎行列反復解法の深層学習を用いた実行時間予測モデル構築と評価

著者 (7件)： 中谷崇真 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  河合直聡 (名古屋大 情報基盤セ) ,  河合直聡 (東北大 情報基盤セ) ,  片桐孝洋 (名古屋大 情報基盤セ) ,  星野哲也 (名古屋大 情報基盤セ) ,  永井亨 (名古屋大 情報基盤セ) ,  椋木大地 (名古屋大 情報基盤セ)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2025  号： HPC-199  ページ： Vol.2025-HPC-199,No.3,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2025年05月05日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 数値シミュレーションの発展と計算の大規模化に伴い,数値計算の効率化は大きな価値がある.適切な実装パラメータの導出には深層学習を活用したモデルが活用できるが,実計算への活用を考えると深層学習の導出結果の妥当性の検証も必須である.青木らはAT技術へ深層学習を使用することで実行時間予測を行い,モデルの妥当性を示したが,一方で格納精度による比較や,導出結果への検証が行われていない.本研究ではICTCG法を対象にさまざまなモデルを作成,入出力に着目してモデル導出結果を比較することでモデルの妥当性検証を行った.評価の結果,格納精度に着目した検証においては,比較用データの閾値が1.0~2.0と大きい場合には低性能モデルで99%以上と高い正答率が得られた.また,格納精度と閾値,最大fill-inすべてに着目した場合については高性能モデルかつ学習範囲内に比較的正答率が見られたが,最大でも60%と低い正答率であった.(著者抄録)

シソーラス用語： *スパース行列 ,  *逐次近似 ,  *深層学習 ,  *時間 ,  *予測モデル ,  妥当性確認 ,  大規模計算 ,  数値計算 ,  モデリング
準シソーラス用語： *実行時間

分類 (2件)： 数値解析,近似法  (AB04000F) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 疎行列 ,  反復解法 ,  深層学習 ,  実行時間 ,  予測 ,  モデル構築 ,  評価