氏名：門脇 龍聖
所属：大阪大学工学部電子情報工学科 先進高性能計算基盤システム講座
概要：脳神経活動の解析に用いられる多様体学習アルゴリズムMINDの大規模データ適用に向け、実行時間のボトルネックであるPPCAフォレスト構築処理の高速化を行った。PythonのGIL制約を回避するため、joblibを用いたプロセス並列化を採用し、大阪大学のスーパーコンピュータSQUIDを用いた評価の結果、1ノード76コアの利用時に全体で最大約32倍の実行速度の向上を達成した。これにより、将来的な大規模データ解析への適用に向けた基礎的な知見を得たものの、全脳規模の解析にはさらなる高速化が課題として残ることを示した。