論文誌1件
"Comparison of computational advantages of high-order discontinuous Galerkin and conventional finite-volume dynamical cores in atmospheric turbulent simulations"
国際会議(査読つき)6件
DOI: 10.1109/IPDPSW71298.2026.00036
"VibeCodeHPC: A Multi LLM Agent System for HPC Code Auto-Tuning"
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)
"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)
"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)
"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)
"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)
"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)11件
"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)
"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)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.06063
"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
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)
"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)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2608.06812
"DGEMM with Ozaki Scheme I/II on FP4 Tensor Cores: A Base-13 E2M1 Limb Representation"
https://doi.org/10.48550/arXiv.2608.13122
"Validation-Centric AI-Assisted GPU Porting of a 250,000+ Line Legacy Weather Simulation Code"
"Autotuning for High-Performance Computing and Autonomous Performance Optimization with Large Language Models: A Survey and Perspectives"
"Beyond Code Generation: Research Frontiers in Autonomous HPC Software Development with LLM Agents"
"Beyond Classification: Can AI Discover New Numerical Algorithms? A Case Study of Sparse Iterative Solvers"
"A Structured Survey of AI-Assisted Development Methodologies for HPC Software: Current Landscape, State of the Art, and Future Directions"
招待講演2件
「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)
「AIエージェントが拓くHPCコード最適化の新時代」
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)
国内研究会(査読なし)4件
「階層型行列法における演算精度自動最適化に向けた性能評価」
「ATFlash:計算/メモリ高効率なLLM推論を実現するRoPE波長別Attentionフィルタ」
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)
「地震シミュレーションのレジスタ使用量削減によるGPU向け最適化」
(4)秋葉 康佑, 椋木 大地, 星野 哲也, Eng Keong Lua, 村瀬 勉, 片桐 孝洋, 電子情報通信学会 情報ネットワーク研究会(IN), 東北大学 電気通信研究所, 2026年9月3日(木)-9月4日(金)
「スーパーコンピュータによるns-3ネットワーク性能評価の高速化」
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)
口頭発表1件
「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)