国際会議発表 (査読有り)

• Toshio Endo, Shohei Minami, Akihiro Nomura, Hiroki Ohtsuji, Jun Kato, Masahiro Miwa, Eiji Yoshida, Tomoya Yuki, Ryuichi Sakamoto. Challenges in Computing Resource Sharing towards Next-Gen Interactive Accelerated HPC, Third Combined Workshop on Interactive and Urgent High-Performance Computing (CIW-IUS), in conjunction with ISC24, May 2024.
• Shohei Minami, Toshio Endo, Akihiro Nomura. The Aggressive Oversubscribing Scheduling for Interactive Jobs on a Supercomputing System, IEEE High Performance Extreme Computing Conference (HPEC 2023), proceedings of IEEE High Performance Extreme Computing Conference (HPEC 2023), Sept. 2023.
• Hayato Fujita, Akihiro Nomura, Toshio Endo, Masakazu Sekijima. Enhancing the Performance of AlphaFold Through Modified Storage Method and Optimization of HHblits on TSUBAME3.0 Supercomputer, 2023 Congress in Computer Science, Computer Engineering, & Applied Computing (CSCE), proceedings of 2023 Congress in Computer Science, Computer Engineering, & Applied Computing (CSCE), July 2023.
• Shohei Minami, Toshio Endo, Akihiro Nomura. Effectiveness of the Oversubscribing Scheduling on Supercomputer Systems, International Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region (HPC Asia '23), HPC Asia '23: Proceedings of the International Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region, ACM, pp. 18-28, Feb. 2023.
• Shohei Minami, Toshio Endo, Akihiro Nomura. Measurement and Modeling of Performance of HPC Applications towards Overcommitting Scheduling Systems ., In proceedings of 24th Workshop on Job Scheduling Strategies for Parallel Processing (JSSPP 2021) In Conjunction with IPDPS 2021, 21 pages, Portland (online), May 2021.
• Shohei Minami, Toshio Endo, Akihiro Nomura. Performance Modeling of HPC Applications on Overcommitted Systems, HPC Asia 2021, Proceedings of HPC Asia 2021, Jan. 2021.
• Jens Domke, Satoshi Matsuoka, Ivan R. Ivanov, Yuki Tsushima, Tomoya Yuki, Akihiro Nomura, Shin’ichi Miura, Nic McDonald, Dennis L. Floyd, Nicolas Dubé. HyperX Topology: First At-Scale Implementation and Comparison to the Fat-Tree, International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC '19), SC '19 Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, Association for Computing Machinery, No. 40, Nov. 2019.
• Hideyuki Jitsumoto, Yuya Kobayashi, Akihiro Nomura, Satoshi Matsuoka. MH-QEMU: Memory-State-Aware Fault Injection Platform, Supercomputing Asia 2019, Supercomputing Frontiers. SCFA 2019. Lecture Notes in Computer Science, Springer, vol. 11416, pp. 71-85, Apr. 2019.
• Jian Guo, Akihiro Nomura, Ryan Barton, Haoyu Zhang, Satoshi Matsuoka. Machine Learning Predictions for Underestimation of Job Runtime on HPC System, 4th Asian Conference on Supercomputing Frontiers, Supercomputing Frontiers, Springer International Publishing, Page 179-198, Mar. 2018.
• Ikuro Sato, Ryo Fujisaki, Yosuke Oyama, Akihiro Nomura, Satoshi Matsuoka. Asynchronous, data-parallel deep convolutional neural network training with linear prediction model for parameter transition, The 24th International Conference On Neural Information Processing (ICONIP 2017), International Conference on Neural Information Processing, volume 10635, pp. 305-314, Nov. 2017.
• Yosuke Oyama, Akihiro Nomura, Ikuro Sato, Hiroki Nishimura, Yukimasa Tamatsu, Satoshi Matsuoka. Predicting Probabilistic Parameters of a Large-Scale Asynchronous SGD Deep Learning System, GPU Technology Conference 2017 (GTC 2017), May 2017.
• Yosuke Oyama, Akihiro Nomura, Ikuro Sato, Hiroki Nishimura, Yukimasa Tamatsu, Satoshi Matsuoka. Predicting Statistics of Asynchronous SGD Parameters for a Large-Scale Distributed Deep Learning System on GPU Supercomputers, 2016 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2016), Dec. 2016.
• Yosuke Oyama, Akihiro Nomura, Ikuro Sato, Hiroki Nishimura, Yukimasa Tamatsu, SATOSHI MATSUOKA. Training Condition Conscious Performance Modeling of an Asynchronous Data-Parallel Deep Learning System, ACM Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing, May 2016.
• Pak Markthub, Akihiro Nomura, Satoshi Matsuoka. Reducing Remote GPU Execution’s Overhead with mrCUDA, GPU Technology Conference (GTC), Apr. 2016.
• Pak Markthub, Akihiro Nomura, SATOSHI MATSUOKA. Serving more GPU jobs, with low penalty, using remote GPU execution and migration, Proceedings - 2016 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER2016), pp. 485-488, 2016.
• Pak Markthub, Akihiro Nomura, Satoshi Matsuoka. mrCUDA: Low-Overhead Middleware for Transparently Migrating CUDA Execution from Remote to Local GPUs, International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC15), Nov. 2015.
• Pak Markthub, Akihiro Nomura, Satoshi Matsuoka. Using rCUDA to Reduce GPU Resource-assignment Fragmentation caused by Job Scheduler, The 15th International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies (PDCAT2014), Proceedings of the 15th International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies (PDCAT2014), Dec. 2014.
• Chih-Song Kuo, Aamer Shah, Akihiro Nomura, Satoshi Matsuoka, Felix Wolf. How File Access Patterns Influence Interference Among Cluster Applications, IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER2014), Sept. 2014.
• Akihiro Nomura, Shinichi Miura, Toshio Endo, SATOSHI MATSUOKA. Application Performance Characterization towards Exa-Scale Supercomputers, HPC in Asia 2014, June 2014.
• Akihiro Nomura, Yutaka Ishikawa, Naoya Maruyama, Satoshi Matsuoka. Implementation of Efficient Non-blocking Collective Communication Framework, HPC in Asia Workshop, June 2012.  公式リンク  
  
• Akihiro Nomura, Yutaka Ishikawa, Naoya Maruyama, Satoshi Matsuoka. Design and Implementation of Portable and Efficient Non-blocking collective Communication, The 12th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid 2012), May 2012.

国際会議発表 (査読なし・不明)

• Akihiro Nomura. TSUBAME 4.0 Supercomputer: Introduction of System and Failures during the Installation., The 14th European Workshops on HPC Infrastructures (HPCInfra), May 2024.
• Ivan R. Ivanov, Jens Domke, Akihiro Nomura, Toshio Endo. Improved failover for HPC interconnects through localised routing restoration, The 3rd R-CCS International Symposium, poster session, Feb. 2021.
• Jens Domke, Satoshi Matsuoka, Ivan R. Ivanov, Yuki Tsushima, Tomoya Yuki, Akihiro Nomura, Shin'ichi Miura, Nic McDonald, Dennis L. Floyd, Nicolas Dube. The First Supercomputer with HyperX Topology: A Viable Alternative to Fat-Trees?, 26th Symposium on High-Performance Interconnects (IEEE Hot Interconnects 2019), Aug. 2019.
• Akihiro Nomura. Introducing Container Technology to TSUBAME3.0 Supercomputer, ISC High Performance 2019, June 2019.
• Akihiro Nomura. TSUBAME2.5 Network with Sub-Optimal Infrastructure, SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing, Mar. 2018.
• Yuya Kobayashi, HIDEYUKI JITSUMOTO, Akihiro Nomura, SATOSHI MATSUOKA. Evaluating tolerance of applications against realistic DRAM faults, The 25th International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing, May 2016.  公式リンク  
  
• Akihiro Nomura. Performance Measurement and monitoring in TSUBAME2.5 towards next generation supercomputers, Application Extreme-scaling Experience of Leading Supercomputing Centres (aXXLs 2015) in conjunction with the International Supercomputing Conference (ISC’15), July 2015.  公式リンク  
  

国内会議発表 (査読なし・不明)

• 野村 哲弘. TSUBAMEシリーズを使いやすくするためのソフトウェア運用, PCCC AI/HPC OSS活用ワークショップ, Feb. 2024.
• 大沢 泰生, 遠藤 敏夫, 野村 哲弘. タンパク質構造解析システムAlphafoldの実行時ファイルステージングを用いた高速化, 並列/分散/協調処理に関するサマーワークショップ(SWoPP2022), 情報処理学会研究報告, Vol. 2022-HPC-185, No. 24, July 2022.
• 藤田 隼斗, 野村 哲弘, 遠藤 敏夫, 関嶋 政和. タンパク質立体構造予測システム AlphaFold の TSUBAME3.0 上での高速化, 情報処理学会 第183回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会, 情報処理学会研究報告, Vol. 2022-HPC-183, No. 3, pp. 1--7, Mar. 2022.
• 細木 隆豊, 野村 哲弘, 遠藤 敏夫. GPUクラスタにおけるハイブリッド並列DNN学習のボトルネック分析と改良 ．, 並列/分散/協調処理に関するサマーワークショップ(SWoPP2021), 情報処理学会研究報告, 2021-HPC-180, No. 9, July 2021.
• 野村 哲弘, 滝澤 真一朗, 三浦 信一, 遠藤 敏夫, 松葉 浩也. センサー情報を意識したジョブスケジューリング実現のための標準ジョブ履歴スキーマの提案, 第178回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会, 情報処理学会研究報告, 一般社団法人 情報処理学会, Vol. HPC-178, No. 14, pp. 1-8, Mar. 2021.
• 安良岡 由規, 野村 哲弘, 遠藤 敏夫. 学内インフラとしてのスパコンの対話的利用による利便性向上, 2020年度大学ICT推進協議会(AXIES)年次大会, Dec. 2020.
• 南 将平, 遠藤 敏夫, 野村 哲弘. オーバーコミットスケジュール時のアプリ性能の予備評価, 並列/分散/協調処理に関するサマーワークショップ(SWoPP2020), 情報処理学会研究報告, 2020-HPC-175, July 2020.
• 野村 哲弘, 遠藤 敏夫, 三浦 信一, 朝倉 博紀, 越野 俊充, 草間 俊博. TSUBAME3のインタラクティブ利用の利便性向上にむけた取り組み, 並列/分散/協調処理に関するサマーワークショップ(SWoPP2020), 情報処理学会研究報告, 2020-HPC-175, July 2020.
• 八島慶汰, 石川康太, 佐藤育郎, 野村哲弘, 横田理央, 松岡聡. 早期終了タイミングを予測する：深層学習における確率勾配の分布の変化点検出, 第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019), Nov. 2019.
• 野村 哲弘, 三浦 信一, 實本 英之, 額田 彰, 遠藤 敏夫. TSUBAME3.0におけるストレージ利用効率化のためのファイルシステムベンチマーク, 並列/分散/協調処理に関するサマーワークショップ(SWoPP2019)， 情報処理学会研究報告, 2019-HPC-170 No.24, July 2019.
• 土川 稔生, 遠藤 敏夫, 野村 哲弘, 近藤正章, 大山 洋介, 松岡 聡. メモリアクセスデータを用いた機械学習によるアプリケーションの類型化, 並列/分散/協調処理に関するサマーワークショップ(SWoPP2019)， 情報処理学会研究報告, 2019-HPC-170 No.12, July 2019.
• 土川稔生, 大山洋介, 野村哲弘, 松岡聡. 機械学習による計算機トレースの自動生成, 並列/分散/協調処理に関するサマーワークショップ (SWoPP2018), Aug. 2018.
• 小林佑矢, 實本英之, 野村哲弘, 松岡聡. メモリアクセスパターン依存故障の注入のためのQEMUベース故障注入器, 第163回 ハイパフォーマンスコンピューティング研究会, 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）, 一般社団法人情報処理学会, 2018-HPC-163, 8, 1 - 10, Feb. 2018.  公式リンク  
  
• 藤田 和宏, 鶴見慶, 安良岡由規, 根本忍, 梁井善行, 渡邊寿雄, 野村 哲弘, 三浦信一, 額田彰, 遠藤敏夫, 松岡聡. 新スーパーコンピュータTSUBAME3.0の概要．, 2017年度大学ICT推進協議会(AXIES)年次大会 No. TC1-6, Dec. 2017.
• 松岡 聡, 遠藤 敏夫, 額田 彰, 三浦 信一, 野村 哲弘, 佐藤 仁, 實本 英之, Drozd Aleksandr. HPCとビッグデータ・AIを融合するグリーン・クラウドスパコンTSUBAME3.0の概要, 並列/分散/協調処理に関するサマーワークショップ(SWoPP2017), July 2017.
• 小林 佑矢, 實本 英之, 野村 哲弘, 松岡 聡. メモリアクセスパターン依存故障の注入のためのQEMUベース故障注入器, 2017年並列／分散／協調処理に関する『秋田』サマー・ワークショップ (SWoPP2017), 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）, 2017-HPC-160, 8, 1 - 8, July 2017.  公式リンク  
  
• 辻 陽平, 野村 哲弘, 實本 英之, 佐藤 育郎, 松岡 聡. 動的なプロセス数操作による分散深層学習の耐故障性と性能評価, 情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report, July 2017.
• 大山洋介, 野村哲弘, 佐藤育郎, 松岡聡. ディープラーニングのデータ並列学習における少精度浮動小数点数を用いた通信量の削減, 第158回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会, Mar. 2017.
• 大山洋介, 野村哲弘, 佐藤育郎, 西村裕紀, 玉津幸政, 松岡聡. 学習条件を考慮した大規模非同期ディープラーニングシステムの性能モデリング, 並列/分散/協調処理に関するサマーワークショップ(SWoPP2016), Aug. 2016.
• 小林 佑矢, 實本 英之, 野村 哲弘, 松岡 聡. 仮想マシンエミュレータを用いた特定故障パターン発生時に おけるアプリケーションの誤差の評価, 2016年並列／分散／協調処理に関する『松本』サマー・ワークショップ (SWoPP2016), 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）, 2016-HPC-155, 10, 1 - 7, Aug. 2016.  公式リンク  
  
• Pak Markthub, Akihiro Nomura, Satoshi Matsuoka. Serving More GPU Jobs in Multi-GPU Batch-Queue Systems using Remote GPU Execution and Migration, 情報処理学会 第153回ハイパフォーマンスコンピューティング研究発表会, 情報処理学会 研究報告, Vol. 2016-HPC-153, No. 27, pp. 1-10, Feb. 2016.
• 野村 哲弘, 佐々木 淳, 三浦 信一, 遠藤 敏夫, 松岡 聡. TSUBAME2におけるジョブスケジューリング効率化への取り組みと検証, 大学ICT推進協議会 ２０１５年度年次大会 企画セッション HPCテクノロジー, 大学ICT推進協議会 ２０１５年度年次大会 企画セッション HPCテクノロジー, Dec. 2015.
• Pak Markthub, Akihiro Nomura, Satoshi Matsuoka. mrCUDA: Low-Overhead Middleware for Live Migrating Remote GPU Execution to Local GPU Execution, GTC Japan Poster Session, Sept. 2015.
• 寺西 賢人, 野村 哲弘, 遠藤 敏夫, 松岡 聡. ノード内同時実行ジョブにおけるパフォーマンスカウンタによるプロセス毎消費電力のモデル化, 2015年並列／分散／協調処理に関する『別府』サマー・ワークショップ (SWoPP2015), 情報処理学会 研究報告, Vol. 2015-HPC-150, No. 28, pp. 1-6, July 2015.
• 野村 哲弘, 佐々木 淳, 三浦 信一, 遠藤 敏夫, 松岡 聡. TSUBAME2におけるスケジュール効率化への取り組みとユーザ動向の見える化, 2015年並列／分散／協調処理に関する『別府』サマー・ワークショップ (SWoPP2015), 情報処理学会 研究報告, Vol. 2015-HPC-150, No. 2, pp. 1-7, July 2015.
• Pak Markthub, Akihiro Nomura, Satoshi Matsuoka. mrCUDA: A middleware for migrating rCUDA virtual GPUs to native GPUs, 2015年並列／分散／協調処理に関する『別府』サマー・ワークショップ (SWoPP2015), 情報処理学会 研究報告, Vol. 2015-HPC-150, No. 6, pp. 1-9, July 2015.
• 野村 哲弘, 三浦 信一, 遠藤 敏夫, 松岡 聡. アプリケーションのEmpiricalな性能モデル構築のためのプロファイル情報の収集, 2015年ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム, May 2015.
• 野村哲弘, 三浦信一, 遠藤敏夫, 松岡聡. 実アプリケーションを用いた計算機評価ベンチマークと性能リポジトリの開発, 2014年並列／分散／協調処理に関する『新潟』サマー・ワークショップ (SWoPP2015), 情報処理学会研究報告, Vol. 2014-HPC-145, No. 29, pp. 1-7, July 2014.
• Chih-Song Kuo, Akihiro Nomura, Satoshi Matsuoka, Aamer Shah, Felix Wolf, Ilya Zhukov. Environment Matters: How Competition for I/O among Applications Degrades their Performance, 第199回計算機アーキテクチャ・第142回ハイパフォーマンスコンピューティング合同研究発表会（HOKKE-21), IPSJ SIG Technical Reports, 情報処理学会, Vol. 2013-HPC-142, No. 11, pp. 1-7, Dec. 2013.
• 野村哲弘, 三浦信一, 遠藤敏夫, 松岡聡, 鈴木惣一朗, 丸山直也. システム評価のためのアプリケーション性能リポジトリの構築と性能モデルの評価, 2013年並列／分散／協調処理に関する 『北九州』サマー・ワークショップ（SWoPP北九州2013）, 情報処理学会 研究報告, 情報処理学会, Vol. 2013-HPC-140, No. 4, pp. 1-6, July 2013.
• 野村 哲弘, 遠藤 敏夫, 松岡 聡. TSUBAME2.0におけるMulti-rail InfiniBandネットワークの性能評価, ハイパフォーマンスコンピューティングとアーキテクチャの評価に 関する北海道ワークショップ(HOKKE-20), 情報処理学会研究報告, 情報処理学会, Vol. 2012-ARC-194/HPC-137, Dec. 2012.
• 野村 哲弘, 石川 裕. 非同期コレクティブ通信の実装方式の検討, SWoPP 2011, 情報処理学会 研究報告, Vol. 2011-HPC-130, July 2011.
• 野村 哲弘, 石川裕. カーネルレベルMPI非同期集団通信機構の設計と実装, 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）, 情報処理学会, Vol. 2010, No. 13, pp. 1-7, June 2010.
• 小西 祐介, 野村 哲弘, 松葉 浩也, 石川裕. NUMA 並列型クラスタ上での効率的なスケジューリング, 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）, 一般社団法人情報処理学会, Vol. 2009, No. 14, pp. 181-186, Jan. 2009.
• 松葉 浩也, 野村 哲弘, 石川裕. MPI通信ライブラリの最適化と性能評価, 情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）, 一般社団法人情報処理学会, Vol. 2008, No. 74, pp. 1-6, June 2008.
• 野村 哲弘, 石川裕. 再送制御を考慮した通信モデルの設計, 情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）, 一般社団法人情報処理学会, Vol. 2006, No. 87, pp. 175-180, June 2006.
• 野村 哲弘, 石川裕. リアルタイムパケットの通信制御, 情報処理学会研究報告システムソフトウェアとオペレーティング・システム（OS）, 一般社団法人情報処理学会, Vol. 2005, No. 79, pp. 79-84, July 2005.
• 野村 哲弘, 石川裕. リアルタイムパケットの送信制御, 情報処理学会研究報告システムソフトウェアとオペレーティング・システム（OS）, 一般社団法人情報処理学会, Vol. 2005, No. 48, pp. 161-162, Apr. 2005.

その他の論文・著書など

• Satoshi Matsuoka, Toshio Endo, Akira Nukada, Shinichi Miura, Akihiro Nomura, Hitoshi Sato, Hideyuki Jitsumoto, Aleksandr Drozd.. Overview of TSUBAME3.0, Green Cloud Supercomputer for Convergence of HPC, AI and Big-Data ., Global Scientific Information and Computing Center, Tokyo Institute of Technology, e-Science Journal, Vol. 16, pp. 2--9, Nov. 2017.

特許など

• 松岡聡, 野村哲弘, 大山洋介, 佐藤　育郎, 藤崎　亮. 学習システムおよび学習方法. 特許. 登録. 国立大学法人東京工業大学, 株式会社デンソーアイティーラボラトリ. 2016/12/27. 特願2016-253169. 2018/07/05. 特開2018-106489. 特許第6704583号. 2020/05/15 2020.
• 松岡聡, 野村哲弘, 大山洋介, 佐藤 育郎　, 西村 裕紀　. 予測装置、予測方法および予測プログラム. 特許. 登録. 国立大学法人東京工業大学, 株式会社デンソー, 株式会社デンソーアイティーラボラトリ. 2016/07/29. 特願2016-150221. 2018/02/01. 特開2018-018422. 特許第6635265号. 2019/12/27 2019.

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