片桐孝洋｜研究業績

Academic Year 2026

2026年度 研究業績・発表文献

2026年4月1日～2027年3月31日に該当する項目を、元の getpaper.html から年度別に整理しています。

年度区分は4月～翌年3月です。原文に年のみが記載され、月日を特定できない項目は、記載された暦年の年度に配置しています。掲載内容は原文を基礎とし、カテゴリ順・掲載順を維持しています。
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論文誌1件

国際会議（査読つき）6件

原文は年のみ記載(1)Shun-ichiro Hayashi, Koki Morita, Daichi Mukunoki, Tetsuya Hoshino, Takahiro Katagiri, the Eighteenth International Workshop on Automatic Performance Tuning (iWAPT2026), in conjunction with IEEE IPDPS 2026, Proc. of IEEE IPDPSW26, pp.-- (2026)
         "VibeCodeHPC: A Multi LLM Agent System for HPC Code Auto-Tuning" (In printing)
  JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
  学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2025度採択課題、「ソフトウェア工学による自動チューニング技術の新展開」(jh250015)
  基盤研究（C）、「自動チューニングにおける性能パラメタ最適化ツールの開発」（23K11126）
  基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

(2)Ryo Mikasa, Shun-ichiro Hayashi, Daichi Mukunoki, Tetsuya Hoshino, Takahiro Katagiri, LLM4HPC 2026 (The 2nd International Workshop on Foundational Large Language Models Advances for HPC), held in conjunction with ISC-HPC 2026, 26 June, 2026, Hamburg, Germany, in conjunction with ISC26, Proc. of ISC26 Workshop, pp.-- (2026)
         "Improving HPC Code Generation Capability of LLMs via Online Reinforcement Learning with Real-Machine Benchmark Rewards"
  JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
  学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2025度採択課題、「ソフトウェア工学による自動チューニング技術の新展開」(jh250015)
　学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2026度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HPC」(jh260017)
  基盤研究（C）、「自動チューニングにおける性能パラメタ最適化ツールの開発」（23K11126）
  基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

(3)Takanori Kotama, Shun-ichiro Hayashi, Tetsuya Hoshino, Daich Mukunoki, Satoshi Ohshima, Rio Yokota, Takahiro Katagiri, SAINT-GIRONS CONFERENCE, France, June 29 - July 3, 2026, Tuesday 16:15 – 16:30 (2026)
         "HPC-AutoResearch: An Agentic Research System for HPC Through Split-Phase Execution"
  JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
　学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2026度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HPC」(jh260017)
  基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

(4)Shun-ichiro Hayashi ,SAINT-GIRONS CONFERENCE, France, June 29 - July 3, 2026, Tuesday 16:15 – 16:30 (2026) , A Poster
         "VibeCodeHPC: HPC Auto-Tuning with CLI-based Multi-agents and Local LLM Support"
  JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
　学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2026度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HPC」(jh260017)
  基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

(5)Daichi Mukunoki, Ryo Mikasa, Shun-Ichiro Hayashi, Tetsuya Hoshino and Takahiro Katagiri, GeCoIn (Generative Code Intelligence Workshop), In conjunction with IJCAI-ECAI 2026, Bremen, Germany (August 16, 2026)
       "LLM-Based Porting of Optimized C++ to CUDA Through Deoptimization and Reoptimization"
  JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
　学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2026度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HPC」(jh260017)
  基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

(6)Takanori Kotama, Shun-Ichiro Hayashi, Daichi Mukunoki, Rio Yokota, Satoshi Ohshima, Tetsuya Hoshino and Takahiro Katagiri, GeCoIn (Generative Code Intelligence Workshop), In conjunction with IJCAI-ECAI 2026, Bremen, Germany (August 16, 2026)
       "AutoResearch: Adapting Autonomous Research Systems for HPC through Split-Phase Execution and LLM-Based Code Generation"
  JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
　学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2026度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HPC」(jh260017)
  基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

技術報告／プレプリント（英語・査読なし）8件

(1) Takanori Kotama, Shun-Ichiro Hayashi, Rio Yokota, Daichi Mukunoki, Satoshi Ohshima, Tetsuya Hoshino, Takahiro Katagiri (Research Gate) , (April 2026)
      "HPC-AutoResearch: Adapting Autonomous Research Systems for HPC through Split-Phase Execution"
     JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
     学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2025度採択課題、「ソフトウェア工学による自動チューニング技術の新展開」(jh250015)

(2)Shun-ichiro Hayashi, Daichi Mukunoki, Tetsuya Hoshino, Takahiro Katagiri, arXiv:2604.17182 [cs.SE] (19 Apr 2026), https://arxiv.org/abs/2604.17182
      "Layer-wise MoE Routing Locality under Shared-Prefix Code Generation: Token-Identity Decomposition and Compile-Equivalent Fork Redundancy"
    JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
    学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2025度採択課題、「ソフトウェア工学による自動チューニング技術の新展開」(jh250015)
   学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2025度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HP」(jh260017)
　基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

(4)Naoya Mizuki, Takahiro Katagiri, Daichi Mukunoki, Tetsuya Hoshino, arXiv:2607.18774 [cs.LG], (21 Jul 2026)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2607.18774
      "Formulation-Level Auto-Tuning for QUBO-Based Machine Learning: A Case Study Across Multiple Quantum-Inspired Annealers"
  学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2025度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HP」(jh260017)
　基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

(5) Shun-ichiro Hayashi, Daichi Mukunoki, Tetsuya Hoshino, Takahiro Katagiri, arXiv:2608.02947 [cs.LG] (3 Aug 2026) https://arxiv.org/abs/2608.02947
      "ATFlash: Per-RoPE-Wavelength Attention Windows for Compute/Memory-Efficient LLM Inference"
    JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
    学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2025度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HP」(jh260017)

招待講演1件

(1) （招待講演） 片桐孝洋, 第9回NIFS談話会, 核融合科学研究所（管理・福利棟４階　第一会議室）/ Zoomハイブリッド開催, 2026年5月7日（木), 13:20 –15:30
    「AIはプログラマを超えるのか ―高性能計算の新潮流」
    JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
    学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2026度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HPC 」(jh260017)

口頭発表1件

(1)片桐 孝洋、林 俊一郎、椋木 大地、星野 哲也、第31回計算工学講演会、 OS11 ポストムーア時代に重要となる計算技術：最新研究と将来展望 (1)、OS24 ポストムーア時代に重要となる計算技術：最新研究と将来展望 (1)、2026年6月5日(金) 15:15 〜 16:15、会場H(1110)、 座長:大島 聡史(九州大学)、計算工学講演会論文集、会場：ウインク愛知、2026年6月3日 (水) - 6月5日 (金)
     「人が書かないHPCプログラミング：生成AIが切り拓く次世代計算科学」
    JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
    学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2026度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HPC 」(jh260017)

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