SX-Aurora TSUBASAは高メモリバンド幅とベクトル命令を駆使し，最大256要素のデータを一度に処理可能なベクトルエンジン搭載したコンピュータである．本研究では，畳み込みニューラルネットワークのプログラムを対象に，OpenMPによるループ並列処理とベクトルIntrinsicsによるベクトル処理を組み合わせた階層的並列処理手法を提案し，高速化を実現する．性能評価では，SX-Aurora TSUBASAの8コアを使用し，MNISTの画像分類を行う畳み込みニューラルネットワークプログラムを並列実行したところ，高い実効性能が達成され，提案手法の有効性が確認された．