情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

疎行列を対象とする数値計算ライブラリでは、実装選択に関するチューニングパラメタが多く存在するが、その設定の違いによる計算性能の差が非常に大きい。また、最適実装は計算を行う疎行列に依存する。しかし一般的に、各疎行列に対して実際に実行して性能を調べる以外の方法で、最適実装を見つけることは容易ではない。そこで本研究では、あらかじめ実際の実行を行い最適実装が分かっている疎行列を訓練データとしてディープラーニングによる機械学習を行い、最適実装を予測する手法の評価を行う。このことより、最適実装を実際の実行を行うことなく推定ができるようにすることを目標とする。本発表では、提案する推定手法による最適実装の予測が有効であるかの検討を行う。