HPC-GENIE Agentic Computing Research Unit (ACRU)

主テーマ：Agentic AI for High-Performance Computing

本ユニットは，HPC-GENIEプロジェクトにおいて，AIエージェントを活用した高性能計算（HPC）ソフトウェアの自律的な開発・最適化・評価・運用に関する研究を推進する研究ユニットです．

プロジェクト関係図

HPC-GENIE
   │
   ├── HPC-GENIE Agentic Computing Research Unit (ACRU)
   │        ├─ VibeCodeHPC
   │        ├─ HPC-AutoResearch
   │        ├─ HPC-AgentBench（仮称）
   │        ├─ HPC-AgentRuntime
   │        ├─ HPC Memory Compaction
   │        ├─ HPC Knowledge Graph
   │        ├─ Auto Performance Engineering
   │        └─ AI Scientist for HPC
   │
   └── （今後の研究ユニット）

背景

近年，大規模言語モデル（LLM）の発展により，ソフトウェア開発や科学技術計算において，AIがコード生成やデバッグ，性能解析を支援する技術が急速に発展しています．さらに，複数のAIエージェントが協調し，計画立案，プログラム生成，実行，性能評価，改善提案を繰り返す「Agentic AI」が注目されており，従来の対話型AIから，自律的に問題解決を行うAIへと進化しています．

一方，High-Performance Computing（HPC）の分野では，超並列計算機やGPU，専用アクセラレータなど，多様化する計算機環境に対して，高性能かつ高品質なソフトウェアを開発・維持することがますます困難になっています．性能最適化，性能移植性，数値的正当性，再現性の確保など，多くの課題を専門家の経験だけで解決することは限界を迎えつつあります．

HPC-GENIE（High-Performance Computing with Generative Neural Intelligence for Execution）は，この課題に対し，生成AIを活用した次世代HPC研究基盤の構築を目指しています．その中核を担う組織として，Agentic Computing Research Unit（ACRU）を設立し，AIエージェントを活用したHPCソフトウェアの自律的な開発・最適化・評価・運用に関する研究を推進します．

概要

Agentic Computing Research Unit（ACRU）は，HPC-GENIEプロジェクトにおいて，AIエージェントによる高性能計算ソフトウェアの研究開発を推進する研究ユニットです．

本ユニットでは，単一のLLMによるコード生成に留まらず，複数のAIエージェントが協調して研究開発を行う新しいHPCソフトウェア開発基盤の実現を目指します．具体的には，要求分析，プログラム生成，コンパイル，性能測定，性能解析，自動チューニング，デバッグ，知識蓄積までを統合したエージェントシステムを研究対象とします．

また，VibeCodeHPC，HPC-AutoResearch，HPC-Agentのベンチマーク（仮称：HPC-AgentBench）開発，などの研究を中心として，BLAS・FFT・疎行列計算などの数値ライブラリ，MPI/OpenMP/GPUプログラミング，科学技術アプリケーション，半導体設計，さらにはAI Scientistによる自律的研究開発へと対象を拡大し，AIネイティブなHPC研究基盤の構築を進めます．

目的

Agentic Computing Research Unitは，AIエージェントを活用したHPC研究開発の新しい方法論を確立し，次世代の高性能計算基盤を創出することを目的としています．本ユニットでは，以下の研究目標を掲げています．

Agentic HPC基盤の構築
複数のAIエージェントが協調し，HPCソフトウェアの設計・実装・評価・改善を自律的に実行する統合基盤を実現します．
性能最適化の自動化
CPU，GPU，アクセラレータ，スーパーコンピュータを対象として，性能解析，自動チューニング，性能移植性向上をAIエージェントにより実現します．
AI Scientist for HPCの実現
仮説生成，プログラム生成，性能評価，結果解析，論文作成までを含む，HPC研究プロセス全体を支援するAI研究エージェントを開発します．
標準評価基盤の整備
HPC-AgentBench（仮称）などを通じて，Agentic AIの性能，正当性，自律性，再現性を客観的に評価できる国際的なベンチマークを整備します．
国際的研究コミュニティの形成
オープンソースソフトウェア，国際共同研究，人材育成を通じて，Agentic Computing分野の研究コミュニティを形成し，HPC-GENIEを世界的な研究拠点へ発展させることを目指します．

研究テーマ

VibeCodeHPC：LLMマルチエージェントによるHPCコードの自動生成・自動チューニング
HPC-AutoResearch：自律型研究システムのHPCへの適用
HPC-AgentBench（仮称）：HPC向けAIエージェントの標準評価ベンチマーク
HPC-AgentRuntime：HPC向けエージェント実行基盤
HPC Memory Compaction
HPC Knowledge Graph
Auto Performance Engineering：性能解析・自動チューニングの自動化
AI Scientist for HPC：仮説生成からプログラム生成・性能評価・論文作成までを支援するAI研究エージェント

主要プロジェクト

本ユニットでは，以下のオープンソースプロジェクトを中心に研究開発を進めています．

VibeCodeHPC（Multi Agentic Vibe Coding for HPC）
複数のLLMエージェントが協調し，HPCコードの生成・コンパイル・性能測定・改善を反復して自動性能チューニングを行うCLI型マルチエージェント基盤です．（arXiv:2510.00031）
ARI（Autonomous Research Infrastructure）
LLMを活用し，仮説生成・プログラム生成・実験・性能評価・改善提案までの研究プロセスを自律的に実行するHPC向けの自律研究基盤です（HPC-AutoResearch）．