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概要 PC上では不可能な規模の計算を実現する高性能計算機（スーパコンピュータ）は，天気予報のように身近なところから，ビッグデータ解析や人工知能

To fully utilize multi-core processors, the development of parallel programs is essential. However, creating parallel programs is a challenging and complex task. Automatic parallelization techniques have been extensively studied to simplify this process by transforming sequential code into parallel code automatically. Most existing automatic parallelization tools rely on static analysis, which can identify certain types of parallel structures but fails to detect others, resulting in suboptimal performance gains. In contrast, the recent emergence of Large Language Models (LLMs) in the field of Natural Language Processing (NLP) has inspired software engineering researchers to adopt these models.

当研究室D3のSoratouch Pornmaneerattanatri君が、IEEE Cluster 2024と共催された2024 International Workshop on Large Language Models (LLMs) and HPC にて下記

本研究室の高橋慧智助教が，メルボルン大学の研究者らを中心とした研究コミュニティ Quantitative Methods Network (QMNET) にて招待講演を行いました． 講演では，本研究室が米国ソー

当研究室の高橋慧智助教が，科学技術計算・高性能計算に関わる国際会議Practice & Experience in Advanced Research Computing (PEARC) にて， 下記の論文を発表しました． Keichi Takahashi, Wassapon Watanakeesuntorn, Kohei Ichikawa,

当研究室が開発を推進しているEmpirical Dynamic Modelingの並列化実装であるmpEDMが，米国ArrayFire社の公式ウェブサイトに

本研究室の高橋慧智助教が大学ICT推進協議会 2020年度 年次大会 (AXIES2020) の 日本Microsoft社スポンサーセッションにて発表しました．

Empirical Dynamic Modeling (EDM) は， Takensの埋め込み定理に基づく非線形時系列解析手法です． EDMは，力学系の状態変数の予測，非線形性の評価，変数間の因果分析等