片桐研究室（高性能計算・自動チューニング）

About研究室について

人とAIが協力して書く、高性能計算へ。

片桐・星野研究室は、高性能計算（HPC）を軸に、生成AIや数値計算、ソフトウェアの自動チューニングを研究しています。
「人がすべてを書くHPC」から「AIと人が協調して設計・生成・検証・最適化するHPC」への転換を、研究の対象としています。
スーパーコンピュータを使い、超並列計算、大規模機械学習、GPUコンピューティング、量子コンピュータ関連技術などに取り組みます。
学部の学生は、情報学部コンピュータ科学科の4年次の研究室配属で、この研究室を志望できます。

Research研究テーマ

高性能計算を軸に、数値アルゴリズム、ソフトウェア、AI、計算機アーキテクチャを横断して研究しています。従来の自動チューニング技術を生成AIやAIエージェントへ広げ、HPCコードの要求理解から生成、検証、性能評価までをAIが支援する研究へ展開しています。

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生成AI・AIエージェントとHPC↗

LLMによるC・Fortran・CUDAなどのHPCコード生成、性能最適化、実機評価、デバッグ、検証を自律化する研究です。複数エージェントの役割分担、ローカルLLM、知識蓄積も対象にします。

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ソフトウェア自動チューニング↗

アーキテクチャや入力に応じて、アルゴリズム・コード・パラメータを自動で選び、性能可搬性を実現する研究です。AT言語、性能モデル、探索、混合精度、実行時最適化を扱います。

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GPU・超並列の高速実装↗

GPU、マルチコア、メニーコア、スーパーコンピュータ上で、計算・メモリ・通信の特性を考慮した高速実装を研究します。CUDA、OpenMP、OpenACC、MPIなどを対象にします。

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数値線形代数・高精度計算↗

固有値・特異値問題、LU／QR分解、Krylov部分空間法、GMRES、BiCGStab、前処理、混合精度、精度保証計算と、その高性能化を扱います。

Voices先輩の声

評価・クチコミは、在籍している（していた）学生個人の経験に基づくもので、研究室の公式見解ではありません。クチコミの有無や件数は、研究室の評価を表すものではありません。

インタビューに協力いただいた学生に、内容にかかわらず謝礼（1,000円分のギフト）をお渡しすることがあります。