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	火	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 ・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］
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 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） 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コンピューティングのイントロダクション（担当 安藤） 第１０回 GPUプログラミングの基礎（担当 安藤） 第１１回 並列処理パターン基礎１（担当 安藤） 第１２回 並列処理パターン基礎２（担当 安藤） 第１３回 並列処理パターン応用１（担当 安藤） 第１４回 並列処理パターン応用２（担当 安藤） 第１５回 GPUコンピューティングのまとめと将来（担当 安藤）