機械学習の分野では大容量の学習データ自体の精度が低いため，GPUの単精度（あるいは半精度）演算の高い計算能力が注目されている．しかし，GPUの取り扱いにCUDAを用いるとCPU向けのプログラムを大幅に書き換える必要がある．そのため書き換えを大幅に削減可能な，ディレクティブベースのGPU向けプログラミングモデルOpenACCによる利用が広がっている．一方，スーパーコンピュータのベンチマークHPL-MxPでは混合精度演算が用いられており，ここでの主な演算である密行列のLU分解も単精度（あるいは半精度）演算である．本研究では， OpenACCを用いて，HPL-MxP内のLU分解(単精度)をGPU上で並列化し，CPU上での実行を越える性能を得た．