The University of Electro-Communications · Graduate School of Information Science and Technology · 准教授

Research keywordsParallel・Programming・computing・コンパイラ・並列プログラミング・自動並列化・高水準最適化

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• SATySFi Notebook: Computational Notebook Environment for Typesetting Presentation Slides So Morozumi; Shigeyuki Sato; Kenjiro Taura 責任著者, Journal of Information Processing, Information Processing Society of Japan, 33巻, 掲載ページ 357-367, 出版日 2025年06月15日, 査読付 研究論文（学術雑誌）, 英語 URL DOI URL2025 · 論文
• Towards a Java Virtual Machine for Processing-In-Memory (Extended Abstract) Kazuki Ichinose; Shigeyuki Sato; Tomoharu Ugawa Companion Proceedings of the 9th International Conference on the Art, Science, and Engineering of Programming (Programming 2025), MoreVMs 2025, 掲載ページ 2:1-2:5, 出版日 2025年09月, 査読付 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語 DOI URL 共同研究・競争的資金等URL2025 · 論文
• PLAGS UT：自動評価付きPythonプログラミング課題管理システム 佐藤 重幸; 犬伏 貴之 筆頭著者, 情報処理学会論文誌プログラミング（PRO）, 18巻, 4号, 掲載ページ 24-43, 出版日 2025年10月, 査読付, 国内誌 研究論文（学術雑誌）, 日本語 URL2025 · 論文
• Multiverse Notebook: Shifting Data Scientists to Time Travelers Shigeyuki Sato; Tomoki Nakamaru 筆頭著者, Proceedings of the ACM on Programming Languages, 8巻, OOPSLA1号, 掲載ページ 121:1-121:30, 出版日 2024年04月29日, 査読付 研究論文（学術雑誌）, 英語 DOI URL2024 · 論文

• Processing-in-Memory向けプログラム合成 佐藤 重幸 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 若手研究, 研究代表者, 昨年度に開発した決定性有限オートマトンに基づく並列マッチング技法を，複数の実行戦略で一般して，ライブラリの形で実装した．様々な入力文字列や入力クエリに対して安定して性能を発揮するように，ユーザ定義の実行戦略を，モジュラーに組み合わせて，実行時に切り替えることができるように設計されている．パケットフィルタのSnortのルールセットからベンチマークを構築し，開発したライブラリの性能を評価し，既存の最先端の並列マッチャを安定して上回る性能を達成した．開発した要素技術は，幅広い並列計算機に応用できるものであり，実行戦略をカスタマイズすることで，PIM環境に適応した並列マッチングが実現できる．, 22K17872 研究期間 2022年04月 - 2026年03月2022 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 自動チューニング可能な一般化N体問題解法枠組みの開発 佐藤重幸 JST, ACT-I加速フェーズ, 研究代表者, JPMJPR17UC 研究期間 2019年04月 - 2021年03月2019 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 高度なループ自動並列化技術の開発とベクトル化との統合 佐藤 重幸 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 東京大学, 若手研究, 研究代表者, 本研究プロジェクトでは，複雑なリダクションループの自動並列化を研究した．開発した技術により，逐次的で直観的な計算仕様を，さまざまな並列計算機に適した分割統治型の実装へとシステマチックに変換できるようになる．具体的には、コンパイラの基礎技術の一環として，1) 演算子抽出に基づく分岐除去手法，2）動的な振る舞いに基づく並列化手法，及び 3）データシャッフルに基づくSIMD化手法を開発した．これらの手法を評価するために，4）削減ループのベンチマーク集も開発した．さらに，複雑なリダクションの応用に関するケーススタディとして，5）並列字句解析と 6）並列正規表現マッチングの実装手法を開発した．, 18K18032 研究期間 2018年04月 - 2022年03月2018 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 自動チューニング可能な一般化N体問題解法枠組みの開発 佐藤重幸 JST, ACT-I, 研究代表者 研究期間 2017年10月 - 2019年03月2017 · 共同研究・競争的資金等の研究課題

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