片桐孝洋｜研究業績

Academic Year 2026

2026年度 研究業績・発表文献

2026年4月1日～2027年3月31日に該当する項目を、元の getpaper.html から年度別に整理しています。

年度区分は4月～翌年3月です。原文に年のみが記載され、月日を特定できない項目は、記載された暦年の年度に配置しています。掲載内容は原文を基礎とし、カテゴリ順・掲載順を維持しています。
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論文誌1件

国際会議（査読つき）9件

(1)Shun-ichiro Hayashi, Koki Morita, Daichi Mukunoki, Tetsuya Hoshino, Takahiro Katagiri, the Twenty-first International Workshop on Automatic Performance Tuning (iWAPT2026), in conjunction with IEEE IPDPS 2026, Proc. of 2026 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW), May 2026
DOI: 10.1109/IPDPSW71298.2026.00036
         "VibeCodeHPC: A Multi LLM Agent System for HPC Code Auto-Tuning"
  JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
  学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2025度採択課題、「ソフトウェア工学による自動チューニング技術の新展開」(jh250015)
  基盤研究（C）、「自動チューニングにおける性能パラメタ最適化ツールの開発」（23K11126）
  基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

(2)Ryo Mikasa, Shun-ichiro Hayashi, Daichi Mukunoki, Tetsuya Hoshino, Takahiro Katagiri, LLM4HPC 2026 (The 2nd International Workshop on Foundational Large Language Models Advances for HPC), held in conjunction with ISC-HPC 2026, 26 June, 2026, Hamburg, Germany, in conjunction with ISC26, Proc. of ISC26 Workshop, pp.-- (2026)
         "Improving HPC Code Generation Capability of LLMs via Online Reinforcement Learning with Real-Machine Benchmark Rewards"
  JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
  学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2025度採択課題、「ソフトウェア工学による自動チューニング技術の新展開」(jh250015)
　学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2026度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HPC」(jh260017)
  基盤研究（C）、「自動チューニングにおける性能パラメタ最適化ツールの開発」（23K11126）
  基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

(3)Takanori Kotama, Shun-ichiro Hayashi, Tetsuya Hoshino, Daich Mukunoki, Satoshi Ohshima, Rio Yokota, Takahiro Katagiri, SAINT-GIRONS CONFERENCE, France, June 29 - July 3, 2026, Tuesday 16:15 – 16:30 (2026)
         "HPC-AutoResearch: An Agentic Research System for HPC Through Split-Phase Execution"
  JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
　学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2026度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HPC」(jh260017)
  基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

(4)Shun-ichiro Hayashi ,SAINT-GIRONS CONFERENCE, France, June 29 - July 3, 2026, Tuesday 16:15 – 16:30 (2026) , A Poster
         "VibeCodeHPC: HPC Auto-Tuning with CLI-based Multi-agents and Local LLM Support"
  JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
　学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2026度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HPC」(jh260017)
  基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

(5)Daichi Mukunoki, Ryo Mikasa, Shun-Ichiro Hayashi, Tetsuya Hoshino and Takahiro Katagiri, GeCoIn (Generative Code Intelligence Workshop), In conjunction with IJCAI-ECAI 2026, Bremen, Germany (August 16, 2026)
       "LLM-Based Porting of Optimized C++ to CUDA Through Deoptimization and Reoptimization"
  JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
　学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2026度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HPC」(jh260017)
  基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

(6)Takanori Kotama, Shun-Ichiro Hayashi, Daichi Mukunoki, Rio Yokota, Satoshi Ohshima, Tetsuya Hoshino and Takahiro Katagiri, GeCoIn (Generative Code Intelligence Workshop), In conjunction with IJCAI-ECAI 2026, Bremen, Germany (August 16, 2026)
       "AutoResearch: Adapting Autonomous Research Systems for HPC through Split-Phase Execution and LLM-Based Code Generation"
  JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
　学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2026度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HPC」(jh260017)
  基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

(8)Koki Morita, Tetsuya Hoshino, Ryosuke Ando, Akihiro Ida, Daichi Mukunoki, Takahiro Katagiri, Thirteenth Workshop on Accelerator Programming and Directives (WACCPD 2026), in conjunction with SC26 (The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis), Chicago, Illinois, USA, November 20, 2026, 10:58am - 11:12am CST, Room W180
       "Dependency-Preserving GPU Work Decomposition for Earthquake Rupture Simulation Using the Fast Domain Partitioning Method"

技術報告／プレプリント（英語・査読なし）11件

(1) Takanori Kotama, Shun-Ichiro Hayashi, Rio Yokota, Daichi Mukunoki, Satoshi Ohshima, Tetsuya Hoshino, Takahiro Katagiri (Research Gate) , (April 2026)
      "HPC-AutoResearch: Adapting Autonomous Research Systems for HPC through Split-Phase Execution"
     JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
     学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2025度採択課題、「ソフトウェア工学による自動チューニング技術の新展開」(jh250015)

(2)Shun-ichiro Hayashi, Daichi Mukunoki, Tetsuya Hoshino, Takahiro Katagiri, arXiv:2604.17182 [cs.SE] (19 Apr 2026), https://arxiv.org/abs/2604.17182
      "Layer-wise MoE Routing Locality under Shared-Prefix Code Generation: Token-Identity Decomposition and Compile-Equivalent Fork Redundancy"
    JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
    学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2025度採択課題、「ソフトウェア工学による自動チューニング技術の新展開」(jh250015)
   学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2025度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HP」(jh260017)
　基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

(4)Naoya Mizuki, Takahiro Katagiri, Daichi Mukunoki, Tetsuya Hoshino, arXiv:2607.18774 [cs.LG], (21 Jul 2026)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2607.18774
      "Formulation-Level Auto-Tuning for QUBO-Based Machine Learning: A Case Study Across Multiple Quantum-Inspired Annealers"
  学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2025度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HP」(jh260017)
　基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

(5) Shun-ichiro Hayashi, Daichi Mukunoki, Tetsuya Hoshino, Takahiro Katagiri, arXiv:2608.02947 [cs.LG] (3 Aug 2026) https://arxiv.org/abs/2608.02947
      "ATFlash: Per-RoPE-Wavelength Attention Windows for Compute/Memory-Efficient LLM Inference"
    JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
    学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2025度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HP」(jh260017)

招待講演2件

(1) （招待講演） 片桐孝洋, 第9回NIFS談話会, 核融合科学研究所（管理・福利棟４階　第一会議室）/ Zoomハイブリッド開催, 2026年5月7日（木), 13:20 –15:30
    「AIはプログラマを超えるのか ―高性能計算の新潮流」
    JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
    学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2026度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HPC 」(jh260017)

(2) （招待講演） 片桐孝洋, 第107回関西CAE懇話会, テーマ：「AI・最適化が切り拓く設計とものづくりの未来」, 大阪成蹊大学 駅前キャンパス, 2026年9月4日（金）
    「AIエージェントが拓くHPCコード最適化の新時代」
    JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
    学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2026度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HPC 」(jh260017)

国内研究会（査読なし）4件

(1)棗 恒輝, 星野 哲也, 伊田 明弘, 岩下 武史, 片桐 孝洋, 椋木 大地, 第205回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会（SWoPP2026）, 飛騨・世界生活文化センター（通称：飛騨センター）（岐阜県高山市）, 2026年8月5日（水）-8月7日（金）, 情報処理学会研究報告HPC, Vol. 2026-HPC-205 (2026)
    「階層型行列法における演算精度自動最適化に向けた性能評価」

(2)林 俊一郎, 椋木 大地, 星野 哲也, 片桐 孝洋, 第205回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会（SWoPP2026）, 飛騨・世界生活文化センター（通称：飛騨センター）（岐阜県高山市）, 2026年8月5日（水）-8月7日（金）, 情報処理学会研究報告HPC, Vol. 2026-HPC-205 (2026)
    「ATFlash：計算/メモリ高効率なLLM推論を実現するRoPE波長別Attentionフィルタ」
    JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
    学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2026度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HPC 」(jh260017)

(3)森田 光貴, 星野 哲也, 安藤 亮輔, 伊田 明弘, 椋木 大地, 片桐 孝洋, 第205回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会（SWoPP2026）, 飛騨・世界生活文化センター（通称：飛騨センター）（岐阜県高山市）, 2026年8月5日（水）-8月7日（金）, 情報処理学会研究報告HPC, Vol. 2026-HPC-205 (2026)
    「地震シミュレーションのレジスタ使用量削減によるGPU向け最適化」

(最優秀発表賞 受賞！)2026年9月4日
(4)秋葉 康佑, 椋木 大地, 星野 哲也, Eng Keong Lua, 村瀬 勉, 片桐 孝洋, 電子情報通信学会 情報ネットワーク研究会（IN）, 東北大学 電気通信研究所, 2026年9月3日（木）-9月4日（金）
    「スーパーコンピュータによるns-3ネットワーク性能評価の高速化」
    基盤研究（B）、「ワークフローエンジンとの連携に基づく臨機応変なジョブスケジューリングの実現」(24K02945)

口頭発表1件

(1)片桐 孝洋、林 俊一郎、椋木 大地、星野 哲也、第31回計算工学講演会、 OS11 ポストムーア時代に重要となる計算技術：最新研究と将来展望 (1)、OS24 ポストムーア時代に重要となる計算技術：最新研究と将来展望 (1)、2026年6月5日(金) 15:15 〜 16:15、会場H(1110)、 座長:大島 聡史(九州大学)、計算工学講演会論文集、会場：ウインク愛知、2026年6月3日 (水) - 6月5日 (金)
     「人が書かないHPCプログラミング：生成AIが切り拓く次世代計算科学」
    JST次世代エッジAI半導体研究開発事業 JPMJES2511
    学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 2026度採択課題、「LLM-Driven Auto-Tuning for High-Performance Code Generation on Large-Scale HPC 」(jh260017)

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