片桐 孝洋

J-GLOBALへ         更新日: 19/05/08 04:21
 
アバター
研究者氏名
片桐 孝洋
 
カタギリ タカヒロ
URL
http://www.abc-lib.org/MyHTML/index-j.html
所属
名古屋大学
部署
情報基盤センター 大規模計算支援環境研究部門/情報基盤
職名
教授
学位
学士(工学)(京都大学), 修士(理学)(東京大学), 博士(理学)(東京大学)
科研費研究者番号
40345434

経歴

 
2001年12月
 - 
2002年5月
科学技術振興事業団 専任研究者(研究代表者)
 
2002年6月
 - 
2007年3月
国立大学法人 電気通信大学大学院情報システム学研究科情報ネットワーク学専攻 助手
 
2007年4月
 - 
2011年11月
東京大学 情報基盤センター スーパーコンピューティング研究部門 特任准教授
 
2011年12月
 - 
2016年3月
東京大学 情報基盤センター スーパーコンピューティング研究部門 准教授
 
2016年4月
 - 
2017年3月
名古屋大学 工学部 教授
 

学歴

 
1994年4月
 - 
1996年3月
京都大学 工学部 情報工学科
 
1996年4月
 - 
1998年3月
東京大学 理学系研究科 情報科学専攻
 
1998年4月
 - 
2001年3月
東京大学 理学系研究科 情報科学専攻
 
 
 - 
1994年3月
豊田工業高等専門学校 工学部 情報工学科
 

受賞

 
2018年11月
LHAM Organizing Committee Workshop Best Papwer Award Preconditioner auto-tuning with deep learning for sparse iterative algorithms
受賞者: Kenya Yamada, Takahiro Katagiri, Hiroyuki Takizawa, Kazuo Minami, Mitsuo Yokokawa, Toru Nagai, Masao Ogino
 
2018年1月
平成29年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 IEEE賞 数値計算ライブラリのためのディープラーニングによる自動チューニングの検討
受賞者: 山田賢也 (情報学研究科 博士課程前期課程1年)
 

論文

 
スーパーコンピュータを用いたSPIRALコードジェネレータの性能評価
北井成哉, 片桐 孝洋, 永井 亨. 荻野 正雄
情報処理学会第81回全国大会予稿集   1-2   2019年3月
Auto-tuning of Preconditioners with Deep Learning abstract
Takahiro Katagiri, Kenya Yamada
SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE19)   1   2019年3月
Toward Auto-tuning of Preconditioners for Sparse Iterative Solvers by Deep Learning
Takahiro Katagiri
Proc. of 2019 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High-Performance Scientific Computing (ATAT2019)   1   2019年2月
時空間ブロッキングを用いたアジョイント法の性能モデル構築の試み
藤川 隼人,片桐 孝洋,永井 亨,荻野 正雄
情報処理学会研究報告HPC-167-2018   1-10   2018年12月
医用画像処理におけるLDDMMの並列化とコード最適化
中島大地,田村友輝,物部峻太郎,片桐孝洋,本谷秀堅,永井亨,荻野正雄
情報処理学会研究報告HPC-167-2018   1-10   2018年12月

Misc

 
Preconditioner Auto-tuning with Deep Learning for Sparse Iterative Algorithms
Kenya Yamada, Takahiro Katagiri, Hiroyuki Takizawa, Kazuo Minami, Mitsuo Yokokawa, Toru Nagai, Masao Ogino
Proceedings of ACM CANDAR18   1-8   2018年11月   [査読有り]
Takahiro Katagiri, Daisuke Takahashi
Proceedings of the IEEE   106(11) 1-12   2018年9月   [査読有り][依頼有り]
512bit SIMD環境における分子動力学アプリケーションMODYLASの性能評価
大島聡史, 鈴木惣一朗, 坂下逹哉,荻野正雄, 片桐孝洋, 安藤嘉倫
情報処理学会研究報告HPC-166-2018   1-8   2018年9月
GPGPUによる高精度行列‐行列積アルゴリズムのためのBatched BLASを用いた実装方式の提案
石黒 史也, 片桐 孝洋, 大島 聡史, 永井 亨, 荻野 正雄
情報処理学会研究報告HPC-165-2018   1-8   2018年7月
OpenMPの対象ループを変更する自動チューニング手法の評価
櫻井 刀麻, 片桐 孝洋, 永井 亨, 荻野 正雄
情報処理学会研究報告HPC-165-2018   1-7   2018年7月

書籍等出版物

 
Advanced Software Technologies for Post-Peta Scale Computing (Editor, Mitsuhisa Sato)
Kengo Nakajima, Masaharu Matsumoto, Masatoshi Kawai, Takahiro Katagiri, Takashi Arakawa, Hisashi Yashiro, Akihiro Ida (担当:分担執筆)
Springer   2018年12月   ISBN:978-981-13-1923-5
数値線形代数の数理とHPC
櫻井 鉄也, 松尾 宇泰, 片桐 孝洋 (編) (担当:共著)
共立出版   2018年8月   
計算科学のためのHPC技術
下司雅章 編/片桐孝洋,中田真秀,渡辺宙志,山本有作,吉井範行,Jaewoon Jung,杉田有治,石村和也,大石進一,関根晃太,森倉悠介,黒田久泰 (担当:共著)
大阪大学出版会   2017年3月   

講演・口頭発表等

 
Code Optimization with ppOpen-AT and Preconditioner Selection by Deep Learning [招待有り]
Takahiro Katagiri
International Symposium on Research and Education of Computational Science (RECS2018)   2018年9月20日   
高精度行列‐行列積のためのBatched BLASおよび疎行列演算を用いた実装方式のGPU環境での性能評価
石黒 史也, 片桐 孝洋, 大島 聡史, 永井 亨, 荻野 正雄
日本応用数理学会 2018年度年会   2018年9月3日   
データ同化のためのアジョイント法の性能モデル構築の試み
藤川 隼人, 片桐 孝洋, 永井 亨, 荻野 正雄
日本応用数理学会 2018年度年会   2018年9月3日   
OpenMPの対象ループとスレッド数を変更する自動チューニング手法の評価
櫻井 刀麻, 片桐 孝洋, 永井 亨, 荻野 正雄
日本応用数理学会 2018年度年会   2018年9月3日   
医用画像処理に用いられる大変形微分同相写像のMPI並列化とコード最適化
中島 大地, 田村 友輝, 物部 峻太郎, 片桐 孝洋, 本谷 秀堅, 永井 亨
日本応用数理学会 2018年度年会   2018年9月3日   

担当経験のある科目

 
 

Works

 
テレビ神奈川「吉田山田のドレミファイル」出演による名大スパコンおよびスパコン利用成果の啓発活動
片桐孝洋   その他   2018年2月

競争的資金等の研究課題

 
ディープラーニングを利用した革新的自動チューニング基盤の創製
日本学術振興会: 科学研究費助成事業
研究期間: 2018年6月 - 2020年3月
精度保証のための高性能基盤技術の創成(研究代表者)
日本学術振興会: 科学研究費助成事業
研究期間: 2016年4月 - 2017年3月
通信回避・削減アルゴリズムのための自動チューニング技術の新展開(研究代表者)
日本学術振興会: 科学研究費助成事業
研究期間: 2016年4月 - 2018年3月
機械学習技術の活用による職人的プログラミングの知能化(研究分担者)
日本学術振興会: 科学研究費助成事業
研究期間: 2016年4月 - 2018年3月    代表者: 滝沢寛之
自らを進化させ未知の計算環境に適応するソフトウェア自動チューニング機構方式の研究(研究協力者)
日本学術振興会: 科学研究費助成事業
研究期間: 2015年4月 - 2017年3月    代表者: 須田礼仁