生成AI技術は日々発展を遂げ，プログラムコードの自動生成への応用の期待がある．高性能計算（HPC）においては高性能を達成するため，アーキテクチャ・システムごとに性能最適化されたコードの開発が重要である．本プロジェクトではアーキテクチャごとに最適化された高性能コードの生成AIによる自動生成技術を開発し，科学技術計算の持続的な性能向上の達成を実現するため，名古屋大学情報基盤センターを中心とした日本国内の大学・研究所による共同研究を実施する．
スーパーコンピュータ「富岳」に代表されるスーパーコンピュータ技術の進展により，ソフトウェアの高性能化が進んでいる．現状は，Fortranによる信頼性の高いコードと，MPI (Message Passing Interface) による分散並列化の技術によって支えられている。一方，近年のAIブームでGPU (Graphics Processing Unit) の普及が進み，電力効率に優れたGPUの数値計算への活用が期待されている．しかしHPCを支える人材は減少しており，GPU実装やHPCプログラミングができる研究者は少ない．この現状打破のため，本プロジェクトではLLMやRAG (Retrieval Augmented Generation) を活用したコード生成AI技術により高性能HPCソフトウェアの開発効率を高める革新的AI基盤の開発を目指す。さらに当研究室で研究されている，混合精度演算，自動性能チューニング (Auto-tuning, AT)，および説明可能AI（XAI）の技術を統合することで，持続可能なHPCソフトウェア基盤の構築を目指す．
また，セキュリティや研究上の制約でローカルLLMしか使えない局面は多い．HPC-GENIEプロジェクトでは，ローカルLLMの活用方法も研究対象とする．また，我が国で開発されている和製LLMの適用も考慮し研究を進める．特に，国産Swallow LLMのローカルLLMへの適用を強力に推進し，国産AIエージェント基盤の開発を目指す．
研究ユニット（Research Units）
大きな研究目的ごとに研究ユニットを設け，HPC-GENIEプロジェクト内の研究の方向性を整理しています．
- HPC-GENIE エージェントコンピューティング研究ユニット（Agentic Computing Research Unit, ACRU）
主テーマ：Agentic AI for High-Performance Computing
開発対象
- HPCコード開発のためのエージェントシステム
- HPCコード生成を実現するためのプロンプトエンジニアリング方式
- 複数のLLMが利用できるCLI (Command Line Interface)の開発、及び、ソフトウェア自動チューニング(Auto-tuning, AT)機能との連携
- HPCコード生成を実現するためのRAG (Retrieval Augmented Generation) 、およびファインチューニング機能の開発
- HPCコード生成を実現するためのローカルLLMの活用方式
- コード生成AIによる、精度保証、混合精度演算、説明可能AI(XAI)およびATコードの自動生成
- 開発するコード生成AI基盤/ツール群はオープンソース化を行い、ソフトウェアの持続可能性（Sustainability）を高める
研究業績
査読付論文・プレプリント・研究報告・ポスター発表・口頭発表の一覧は，専用ページにまとめています．
成果物
- Takanori Kotama, ARI — Autonomous Research Infrastructure, https://github.com/kotama7/ARI
- 林俊一郎，VibeCodeHPC - Multi Agentic Vibe Coding for HPC, https://github.com/Katagiri-Hoshino-Lab/VibeCodeHPC-jp, 2025年8月．
- 林俊一郎，3dify-project, https://github.com/3dify-project．
関連イベント
- Workshop on LLM-Driven Code Generation and Automation for HPC and Scientific Computing (July 6, 2026, Lip6, Sorbonne University)
- JHPCN Field Workshop State-of-the-Art in Code Generative AI for High-Performance Computing（2025年12月5日，名古屋大学情報基盤センター）
- 第33回AT研究会オープンアカデミックセッション(ATOS33) 特別企画「LLMによる生成AIのHPC適用」（2025年7月28日，名古屋大学情報基盤センター）
- Second ITC-NU High Performance Computing Division International Seminar（2024年7月25日，名古屋大学情報基盤センター）
- Workshop on Numerical Computing and Software Productivity in Nagoya (WNCSP2023)（2023年8月30日，名古屋大学情報基盤センター）
研究参加者
随時更新します．
- 片桐 孝洋（名古屋大学 情報基盤センター 教授）
- 星野 哲也（名古屋大学 情報基盤センター 准教授）
- 椋木 大地（名古屋大学 情報基盤センター 助教）
- 森崎 修司（名古屋大学大学院 情報学研究科 情報システム学専攻 准教授）
- 大島 聡史（名古屋大学 情報基盤センター 招へい教員 / 九州大学 情報基盤研究開発センター 准教授）
- 林 俊一郎（名古屋大学大学院 情報学研究科 修士1年）
- 森田 光貴（名古屋大学大学院 情報学研究科 修士1年）
- 樹神 宇徳（名古屋大学 情報学部 学部4年）
- 三笠 諒（名古屋大学 情報学部 学部4年）
- 磯部 晃輝（名古屋大学 情報学部 学部4年）
- 阪口 修吾（名古屋大学 情報学部 学部4年）
- 内田 啓太（名古屋大学 情報学部 学部4年）
研究助成
- 次世代エッジAI半導体研究開発事業「テーマ(1) 高効率自動設計による次世代AI回路・システム」採択課題「ローカル LLM 支援によるエッジ AI 半導体の次世代高効率設計基盤の創出」(代表者：名古屋大学 石原亨 教授)の、主たる研究分担者(名古屋大学 片桐孝洋 教授)として参加している。
- HPCI整備計画調査研究事業における採択課題（3）運用システム（計算機）整備計画調査研究（代表機関名：国立研究開発法人理化学研究所，事業代表者：佐藤 賢斗）の分担機関（東海国立大学機構 名古屋大学、分担機関代表者：星野哲也 准教授）、および採択課題（4）量子等ハイブリッド（連携）運用環境調査研究（代表機関名：国立大学法人東北大学 事業代表者：小松 一彦）の分担機関（東海国立大学機構 名古屋大学、分担機関代表者：片桐孝洋 教授）として参加している。
- JHPCN2025採択課題（jh250015）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 （課題代表者：片桐孝洋）https://jhpcn-kyoten.itc.u-tokyo.ac.jp/abstract/jh250015
更新履歴
- [2026年7月23日] 上部メニューを追加し，研究業績を専用ページ（publications.html）に分割しました．
- [2026年7月23日] エージェントコンピューティング研究ユニット（ACRU）を新設し，専用ページを追加しました．
- [2026年7月23日] 研究発表等の情報を更新し，発表種別（査読付論文・プレプリント・研究報告・ポスター発表・口頭発表）ごとに分類しました．
- [2026年7月13日] 研究発表等および研究助成の情報を更新しました．
- [2026年2月14日] 研究発表等および研究助成の情報を更新しました．
- [2025年12月22日] 研究発表等および研究助成の情報を更新しました．
- [2025年11月27日] 研究発表等の情報を更新しました．
- [2025年11月26日] 研究発表等の情報を更新しました．
- [2025年10月2日] 研究発表等の情報を更新しました．
- [2025年8月19日] 研究発表等の情報を更新しました．
- [2025年8月8日] 研究発表等の情報を更新しました．
- [2025年7月8日] 研究発表等の情報を更新しました．
- [2025年7月4日] 研究発表等の情報を更新しました．
- [2025年6月30日] 研究発表等の情報を更新しました．
- [2025年4月16日] 本ページを開設しました.
お問い合わせ先
椋木 大地（名古屋大学 情報基盤センター） (mukunoki <at> cc.nagoya-u.ac.jp)