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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。
なお、本授業はコンピュータ理工学コースのディプロマポリシーで定めた専門知識・技術(B1)に対応する。
[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
・並列処理特有の問題点とその解決法を理解する
・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]
Zoomによるライブ型とオンデマンド配信を適宜組み合わせて授業を行う。
鈴木担当回は基本的に対面形式とする。

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)
第2回 BLAS演算(担当 鈴木)
第3回 行列行列積のチューニング(担当 鈴木)
第4回 OpenMPによる並列プログラミング(担当 鈴木)
第5回 実習1(担当 鈴木)
第6回 MPIによる並列プログラミング(担当 鈴木)
第7回 実習2(担当 鈴木)
第8回 実習3(担当 鈴木)
第9回 GPUによる並列プログラミングのイントロダクション(担当 安藤)
第10回 GPU上での並列Mapパターン+実習(担当 安藤)
第11回 GPU上での並列Stencilパターン(担当 安藤)
第12回 GPU上での並列Reductionパターン+実習(担当 安藤)
第13回 GPU上での並列Scanパターン(担当 安藤)
第14回 Nvidia Deep Learning Instituteによる実習(担当 安藤)
第15回 GPU上での並列Ballotパターン+実習(担当 安藤)
[前年度授業に対する改善要望等への対応]
アンケート結果確認中