コード生成AIによるHPCアプリケーション最適化のための自然言語指示文の開発
本研究は、コード生成AIによるHPCアプリケーションの性能最適化能力を向上させるため、自然言語指示文およびプロンプト設計手法の体系化を目的とする。現状のコード生成AIはパターン認識に依存しており、未知コードの並列化・最適化が困難である。本研究では、プログラマの論理的判断を自然言語指示文として付与し、タスクを細粒度に分割することでAIの能力…
論文トラッカー|東海・関東の大学の研究者
名古屋大学 科研費の研究 1件(生成AIと行政DX)
本研究は、コード生成AIによるHPCアプリケーションの性能最適化能力を向上させるため、自然言語指示文およびプロンプト設計手法の体系化を目的とする。現状のコード生成AIはパターン認識に依存しており、未知コードの並列化・最適化が困難である。本研究では、プログラマの論理的判断を自然言語指示文として付与し、タスクを細粒度に分割することでAIの能力…
研究者の情報:CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典:CiNii Research・KAKEN(国立情報学研究所)、国会会議録検索システム(国立国会図書館)。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。