@article{oai:konan-u.repo.nii.ac.jp:00003722,
 author = {若谷, 彰良 and WAKATANI, Akiyoshi},
 issue = {2},
 journal = {甲南大学紀要. 知能情報学編, Memoirs of Konan University. Intelligence & Informatics Series},
 month = {Feb},
 note = {application/pdf, 最近のプロセッサにはＧＰＵと複数のプロセシングコアの両方を内蔵するものがあり，ＧＰＵのＧＰＧＰＵに基づく並列処理とＣＰＵにおけるマルチスレディングに基づく並列処理を同時に行うhybrid並列が利用可能になっているが，アプリケーションによってＣＰＵとＧＰＵの性能の比は異なり，最適な負荷分散をあらかじめ決定することは難しい．著者らは以前に，最適な負荷分散を実行時に決定する，on-the-flyな自動チューニング法を提案したが，予備実行に用いる計算範囲の割合（AutoRatio）を事前に決める必要があった．そこで，予備実行の割合を決定することなく，実行時にincrementalに予備実行を行う自動チューニング方法を提案し，４種類のアプリケーションに対してその手法の有効性を確認した．},
 pages = {103--110},
 title = {Incremental auto-tuningを用いたOpenCLのhybrid並列化},
 volume = {13},
 year = {2021},
 yomi = {ワカタニ, アキヨシ}
}