@article{oai:konan-u.repo.nii.ac.jp:02000006,
 author = {WAKATANI, Akiyoshi and 若谷, 彰良 and 中谷, 秋栄 and NAKATANI, Shukei},
 issue = {1},
 journal = {甲南大学紀要. 知能情報学編, Memoirs of Konan University. Intelligence & Informatics Series},
 month = {Aug},
 note = {近年, GPU をアクセラータをして活用されることが一般化し, ノートパソコンにもGPU が搭載されており, 単体のプロセッサにもCPU とGPU が統合されていることが多くなっている. よって,GPU の性能を活かした高速計算が可能となっており, CPU とGPU の両方を用いた高性能計算が容易に実現できる. しかし, 一つのアプリケーションを両方のハードウェアを利用して実行する場合, 計算のタスクをどのように負荷分散すればいいかは必ずしも予想が容易ではない. 本研究では,再帰関数を含むアプリケーションの例として巡回セールスマン問題を対象とし, マイクロタスクの実行によるCPU とGPU の最適な負荷分散を事前に決定し, 性能を最適化する手法の提案とその評価を行なう.},
 pages = {1--6},
 title = {[技術・研究報告] 再帰関数を含むアプリケーションに対するOpenCLのハイブリッド並列},
 volume = {16},
 year = {2023},
 yomi = {ワカタニ, アキヨシ and ナカタニ, シュウエイ}
}