山梨大学電子シラバス>検索結果一覧>授業データ



授業科目名
担当教員
並列コンピューティング特論
安藤 英俊/鈴木 智博
時間割番号
単位数
コース
履修年次
期別
曜日
時限
GTK503 2 (未登録) 1 後期 I
[概要と目標]
大規模な科学技術計算、ビッグデータや機械学習の処理の高速化の要求に応えるため、最新のマルチコア CPU、GPU およびそれらからなるクラスタシステムの性能を引き出すために必要となる並列プログラミングの実践的な知識を習得する。
[到達目標]
・近年のCPUにおけるプログラム最適化の基礎知識を理解する<BR>・並列処理特有の問題点とその解決法を理解する<BR>・並列処理の典型的なパターンとGPU上での効果的な実装法を理解する
[必要知識・準備]
C言語またはC++言語の知識が必要
[評価基準]
No評価項目割合評価の観点
1試験:期末期 50  %大規模並列計算機の並列プログラミングの理解 
2試験:中間期 50  %共有・分散メモリ型並列計算機の並列プログラミングの理解 
[教科書]
(未登録)
[参考書]
  1. 片桐孝洋, スパコンプログラミング入門, 東京大学出版会, ISBN:978-4-13-062453-4
  2. 寒川光ほか, HPCプログラミング, オーム社, ISBN:978-4-274-20746-4
[講義項目]
第1回 高性能計算と並列プログラミングのイントロダクション(担当 鈴木)<BR>第2回 高性能プログラミングの基礎(担当 鈴木)<BR>第3回 OpenMPによる並列プログラミング(データ並列)(担当 鈴木)<BR>第4回 OpenMPによる並列プログラミング(タスク並列)(担当 鈴木)<BR>第5回 MPIによる並列プログラミング(同期通信)(担当 鈴木)<BR>第6回 MPIによる並列プログラミング(非同期通信)(担当 鈴木)<BR>第7回 行列ベクトル積の並列化(担当 鈴木)<BR>第8回 行列行列積の並列化(担当 鈴木)<BR>第9回 GPUコンピューティングのイントロダクション(担当 安藤)<BR>第10回 GPUプログラミングの基礎(担当 安藤)<BR>第11回 並列処理パターン基礎1(担当 安藤)<BR>第12回 並列処理パターン基礎2(担当 安藤)<BR>第13回 並列処理パターン応用1(担当 安藤)<BR>第14回 並列処理パターン応用2(担当 安藤)<BR>第15回 GPUコンピューティングのまとめと将来(担当 安藤)