研究業績

2021年度以前のものは、宮島の個人ページを見てください :)

2025年度

国際学会

1. Yasuto Aihara, Boma Adhi, Kota Aiyoshi, Chenlin Shi, Jason Anderson, Tomohiro Ueno, Kentaro Sano and Takaaki Miyajima, "Impact of Reconvergent DFG Paths and Buffer Depth on Elastic CGRA Throughput (Short)", The International Symposium on Highly Efficient Accelerators and Reconfigurable Technologies (HEART), Kumamoto Citizen Hall, 口頭発表、査読あり

研究会発表

1. 松崎竜之介、椋木大地、宮島敬明、「Cerebras CS-2における疑似倍精度行列積」、日本応用数理学会 2025年度年会、2025-09-04、東京都、東京理科大学神楽坂キャンパス、口頭発表、査読なし

2. 折原 冴保、酒井 宏己、宮島 敬明、「Cerebras CS-2を用いた疎行列ベクトル積の測定と最適化実装への検討」、情報処理学会 HPC研究会、2025-08-04、香川県、サンポートホール高松、口頭発表、査読なし

3. 酒井 宏己、折原 冴保、下川辺 隆史、宮島 敬明、「Cerebras CS-2における格子ボルツマン法の複数PE実装の検討」、情報処理学会 HPC研究会、2025-08-04、香川県、サンポートホール高松、口頭発表、査読なし

4. 長谷川 和久、阿部 碧音、和田 大、宮島 敬明、「オープンソース流体解析プログラムDualSPHysicsのOpenACCを用いたGPUへの移植と性能評価」、情報処理学会 HPC研究会、2025-08-04、香川県、サンポートホール高松、口頭発表、査読なし

5. 山根開登、横田泰己、細井陽向、宮島敬明、「軌道予測用深層学習モデルPECNetに対する推論時間短縮を目的としたハイパーパラメータ最適化」、 電子情報通信学会 人工知能と知識処理研究会（AI）研究会（SMASH25）、2025-07-08、北海道、札幌市教育文化会館、口頭発表、査読なし

6. 横田泰己、山根開登、細井陽向、宮島敬明、「深層学習モデルPECNetの低精度量子化による軽量化」、 電子情報通信学会 人工知能と知識処理研究会（AI）研究会（SMASH25）、2025-07-08、北海道、札幌市教育文化会館、口頭発表、査読なし

7. 酒井宏己、折原冴保、下川辺隆史（東京大学）、宮島 敬明、「Cerebras CS-2を用いた格子ボルツマン法の単体PE実装と性能測定」、日本計算工学会 第30回 計算工学講演会、2025-06-04、埼玉県、ソニックシティ、査読なし

8. 折原冴保、酒井宏己、宮島 敬明、「Cerebras CS-2を用いた疎行列ベクトル積の測定」、日本計算工学会 第30回 計算工学講演会、2025-06-04、埼玉県、ソニックシティ、査読なし

　そのほか

修士論文

卒業研究

2024年度

国際学会

1. Ryunosuke Matsuzaki, Daichi Mukunoki, Takaaki Miyajima, “Performance evaluation and modelling of single-precision matrix multiplication on Cerebras CS-2”, 14th Workshop on Irregular Applications: Architectures and Algorithms, Georgia World Congress Center, 口頭発表、査読あり

2. Takaaki Miyajima, Ryunosuke Matsuzaki and Leon Fukuoka, “STREAM benchmark on Cerebras WSE-2”, ISC High Performance 2024, Research Poster, ポスター発表、査読あり

研究会発表

1. 松崎竜之介、福岡伶音、宮島敬明、「Cerebras CS-2における単精度GEMMの性能評価」、情報処理学会 xSIG、2024-08-07、徳島県 あわぎんホール、ポスター発表、査読なし

2. 福岡伶音、宮島敬明、「Cerebras CS-2 におけるプロセッシングエレメント間の通信性能評価」、情報処理学会 HPC研究会、2024-12-16、沖縄産業支援センター、口頭発表、査読なし

3. 相原寧仁、宮島敬明（明大）、ボマ アディー、佐野健太郎（理研）、「RIKEN CGRAにおける不均衡なデータフローの性能への影響の考察」、電子通信学会 RECONF研究会、2024-08-08、あわぎんホール、口頭発表、査読なし

4. 相原寧仁（明大）、ボマ アディー（理研）、相吉航太（明大）、チェンリン シ（理研）、ジェイソン アンダーソン（トロント大）、上野知洋、佐野健太郎（理研）、宮島敬明（明大）、「不均衡なデータフローグラフにおけるElastic CGRAの再評価：スループット向上におけるFIFOの役割」、電子通信学会 CPSY研究会、2025-03-18、おきえらぶフローラルホテル、口頭発表、査読なし

　そのほか

1. Takaaki Miyajima, “A study on scientific computing on a giant AI accelerator comes with 850,000 PEs”, IWACOM-IV, 2024-09-20, Kitakyushu International Conference Center, 招待講演 

修士論文

1. 阿部 碧音　：『粒子法ソフトウェア DualSPHysics における粒子相互作用計算の GPU 向け最適化』

2. 江口 健太郎：『大規模マルチエージェントシミュレーションへの深層学習モデル適用におけるモデル軽量化手法の比較検討』

3. 福岡 伶音　：『超大規模深層学習用アクセラレータ Cerebras CS-2 におけるプロセッシングエレメント間の通信性能評価』

4. 眞野 淳平　：『コンビームスキャン型コンピュータ断層撮影の画像再構成処理のFPGA実装』

5. 荒井 尚輝　：『粒子シミュレーションへのレイトレーシング法の応用』

6. 萱島 和海　：『粒子法ソフトウェア DualSPHysicsにおける近傍粒子探索のデータ構造の最適化』

7. 竹下 紘太　：『大規模シミュレーションを考慮したHuman-Car Predictionへの深層学習の応用』

8. 和田 大　　：『OpenACCの粒子系シミュレーションへの適用可能性検討』

卒業研究

1. 菅井 仁志　：『大規模シミュレーションへ深層学習を適用するためのハイパーパラメータの最適化』

2. 長谷川 和久：『粒子法ソフトウェア DualSPHysics における粒子リストの作成の改良』

3. 山根 開登　：『軌道予測用深層学習モデル PECNetの推論時間の短縮のためのハイパーパラメータ最適化』

4. 相吉 航太　：『RIKEN CGRAにおけるPE部のFIFO段数とリソース使用量の評価』

5. 折原 冴保　：『Cerebras CS-2を用いた大規模疎疎行列ベクトル積の測定』

6. 酒井 宏己　：『Cerebras CS-2を用いた格子ボルツマン法の単体PE実装と性能測定』

7. 常井 歩希　：『DualSPHysics における粒子リストの適用と評価』

8. 横田 泰己　：『深層学習モデルPECNetの量子化』

2023年度

国際学会

1. Aoto Abe, Kazumi Kayajima, Dai Wada, Takaaki Miyajima, "An optimisation of particle information exchange using one-sided communication for the MPS method", HPC Asia 2024, Poster

研究会発表

1. 松崎 竜之介, 福岡 伶音, 宮島 敬明 (明治大)、「Cerebras CS-2におけるGEMMの性能評価」、第192回 HPC研究会

2. 阿部 碧音、萱島 和海、和田 大、宮島 敬明（明大）、「バケット分割を用いた MPS 法における領域分割の通信に関する最適化」、第190回 HPC研究会

3. 竹下紘太、江口健太郎、宮島敬明（明大）、「大規模MASシミュレーションにおけるHuman and Car Predictionへの深層学習の適用可能性の検討」、JAWS2023

4. 江口健太郎、竹下紘太、宮島敬明（明大）、「Stanford Drone Datasetにおける深層学習を用いた経路予測方法の比較検討」、JAWS2023

卒業研究

1. 蒲谷海成　：『PECNet の推論時間と学習時間について』

2. 相原寧仁　：『ルータ分離型CGRAにおけるデータフローとFIFO の関係の一考察』

3. 染谷日向　：『粒子系流体ソルバーDualSPHysicsへの双方向リストの導入検討』

4. 定別當浩輝：『FPGAにおける高速フーリエ変換の実装と最適化技術』

5. 松崎竜之介：『Cerebras CS-2 を用いたGEMM の実装』

6. 大野健太朗：『Arm プロセッサにおける軽量ハイパバイザの性能評価』

7. 細井陽向　：『MASとPECNetの精度比較による避難シミュレーションへ深層学習を用いることの有用性の検討』

8. 島田晴伎　：『Cerebras WSEシリーズに関するサーベイ』

2022年度

研究会発表

1. 長塚 向紀（明大/産総研）、深井 貴明（産総研）、山本 啓二（理研）、宮島 敬明（明大）、広渕 崇宏（産総研）、「Arm プロセッサにおける軽量ハイパバイザの性能評価」、第157回OS・第59回IOT合同研究発表会

2. 福岡 伶音、宮島 敬明（明大）、「Cerebras CS-2を用いたリダクション処理の実装と性能評価」、第188回 HPC研究会、学生優秀発表賞

卒業研究

1. 阿部 碧音　：『MPS 法におけるバケット分割を用いた近傍粒子探索の高速化におけるMPI についての考察』

2. 江口 健太郎：『人流シミュレーションへの深層学習の応用に関する一考察』

3. 福岡 伶音　：『Cerebras CS-2を用いたreductionの性能評価』

4. 眞野 淳平　：『FPGA を用いたCT 画像のバックプロジェクション処理の高速化のついて』

5. 荒井 尚輝　：『BVH データ構造を採用したレイトレーシング法の粒子系シミュレーションへの応用に関する一考察』

6. 萱島 和海　：『粒子系シミュレーションにおける近傍粒子探索への粒子リストの実装とベクトル並列化に関する一考察』

7. 竹下 紘太　：『大規模シミュレーションを考慮した Human-Car Prediction への深層学習の応用』

8. 長塚 向紀　：『Arm プロセッサにおける軽量ハイパーバイザの性能評価』

9. 和田 大　　：『並列パターンによる粒子系シミュレーションにおける近傍粒子探索の実装と性能可搬性の追求に関する一考察』