@misc{oai:repo.qst.go.jp:00064305,
 author = {土居, 主尚 and その他 and 土居 主尚},
 month = {Sep},
 note = {近年のコンピュータの性能向上により，以前は所要時間のため事実上適用できなかった
反復計算を前提とした手法が利用可能となったが，データの規模やモデルによっては結
果が出るまでに数日かかることも少なくない。近年，GPGPU（general purpose graphics
processing unit）と呼ばれるGPU を用いて計算を行う技術が情報学の分野で注目を集め
ており，以前はスーパーコンピュータが必要であった並列計算が安価で行えるようになっ
た。今までのコンピュータでは，科学技術計算は主にCPU と呼ばれる部分で計算を行っ
ていたが，汎用コンピュータ向けCPU は並列計算能力に課題があった。これに対しコン
ピュータの画面描画を担当するGPU は，近年の3 次元グラフィックス描画性能の向上の
ため目覚ましい並列計算能力の発展を遂げている。この計算能力をグラフィックス描画以
外の計算に用いる技術がGPGPUであり，特に科学技術計算における行列演算は並列に実
行可能な部分が多く，性能の向上が見込まれる。現在，この技術を計算に利用しているソ
フトウェアはいくつか存在するが，どのソフトウェアも応用統計の分野で広く使われてい
るとはいえず，有償のものがほとんどである。R のような無償で利用可能なソフトウェア
で，GPGPU を利用することで既存の計算が高速化されれば，大変有用である。そこで本
研究では，R の拡張パッケージとしてGPGPU を利用するソフトウェアの開発を行った。
本パッケージは以下の特徴を備えている。まずRに本パッケージを組み込むことで容易
に利用可能であり，開発環境の構築などは必要としない。またRの特徴である演算子の
オーバーライドにより，既存のプログラムを大幅な変更なしにそのまま高速化することを
可能としている。算術関数は使用頻度が高い四則演算，指数関数，対数関数などはGPU
を使う関数で置き換えられている。使用頻度の低い算術関数は内部でCPU 上で計算させ
ることにより，できるだけ多くのプログラムが変更なしに動作するように配慮する。更に
乱数生成の関数も実装することにより，MCMC のような時間のかかる計算に特に有効な
パッケージとなる見込みである。発表当日には，よく用いられる統計解析処理の速度比較
の結果を提示する。, 2011年度統計関連学会連合大会},
 title = {計算負荷の高い反復計算を高速化する統計解析ソフトウェアの拡張パッケージ開発},
 year = {2011}
}