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【臨時開催】学術情報メディアセンターセミナー “HPC Seminar in Kyoto”

Post date:2025/11/18

京都大学学術情報メディアセンターでは、各分野でご活躍の講師を招き、それぞれの研究開発活動の内容や
現在抱えている課題についてご紹介いただき、参加者を含めて広く議論を行う機会として、
月例セミナーを開催しています。

12月4日に臨時開催する本セミナーでは、オークリッジ国立研究所のDr. Keita Teranishiをお招きし、
ご講演いただきます。学内外を問わず多数の方のご参加をお待ちしています。

日時 2025/12/04(木) 11時00分~12時00分
会場

オンサイト開催
 【会場】総合研究5号館404号室
     本部構内マップ[40番]

定員
参加費用 無料
参加申込み 不要
主催

主催:京都大学 学術情報メディアセンター

お問い合わせ

京都大学 学術情報メディアセンター 岩下 武史
TEL : 075-753-7457
iwashita * i.kyoto-u.ac.jp (*を@に変えてください)

プログラム

◆11時00分~12時00分 【会場にて講演】【使用言語:英語、同時通訳:なし】
講演者: Dr. Keita Teranishi (Oak Ridge National Laboratory, USA) 
講演題目: JACC (Julia for Accelerators): An environment for Performance-Portable and Heterogeneous High-Performance Computing
講演概要: JACC (Julia for Accelerators) is a programming framework that enables scientists to write fast, portable, and efficient code for high-performance computing systems. Built on Julia’s modern language designed for scientific computing, JACC combines high performance, powered by the open-source LLVM compiler, with a simple and easy-to-learn syntax. JACC unifies features from diverse programming tools across hardware platforms and provides a consistent interface for Julia users. With this unified frontend layer, applications can target both CPUs and accelerators such as GPUs (CUDA, HIP, and oneAPI) from a single codebase. For advanced users, JACC also offers tools to fine-tune and optimize performance on cutting-edge accelerator hardware. Two core features highlight JACC's design: 1. JACC Arrays manage memory and simplify data movement between CPUs and accelerator devices, 2. JACC parallel constructs allow users to express parallel loops (e.g., for and reductions) that run efficiently across CPUs and GPUs. Unlike C++ frameworks such as Kokkos and SYCL, JACC supports runtime performance porta6 bility through Julia's Just-In-Time (JIT) compilation and interactive environment. This reduces development time, simplifies the programming model, and allows the same code to run seamlessly on multiple backends. As a result, JACC improves both productivity and performance portability. In the presentation, we will discuss the latest features and performance of JACC, including results from scientific benchmarks, multi-GPU support, and capabilities for extreme heterogeneous computing.

備考
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