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授業の目的
計算を高速に行うための手法として、計算の並列化があります。
たとえばスーパーコンピュータは並列に計算を行い、高速に答を出力します。 また、ネットワークに接続された複数の計算機をうまく使えば、 計算の負荷を分散することができるかもしれません。
この授業では、並列計算機やネットワークで結ばれた 計算機クラスターのような分散型環境のためのアルゴリズムを紹介し、 その通信量及び計算時間を論じます。
授業の概要
まず初めに、ネットワーク環境を前提とした分散型環境のためのアルゴリズムを紹介し、その通信量及び計算時間を論じます。
次に、実際の並列アプリケーションを例に、効率の良い並列アルゴリズムを作るためのテクニック及びデータ構造とデータ分割法を学び、 最後に、広域ネットワーク環境を前提としたグリッド技術について述べます。
並列アルゴリズム
青柳 睦 教授| 1 |
２．計算方式およびアーキテクチュアの分類 ３．並列計算の目的と課題 ４．数値計算における各種の並列化 |
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３．並列計算の目的と課題（つづき） ４．数値計算における各種の並列化 ５．MPI の基礎 |
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５．MPI の基礎 ６．並列処理の性能評価 |
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７．集団通信（Collective Communication) ８．領域分割（Domain Decomposition） |
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９．ＬＵ分解法とその並列化（講義） PCクラスタによる並列プログラミング（演習） |
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９． PCクラスタによる並列プログラミング（演習） つづき |
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１０．OpenMP の概要 |
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１０．OpenMP 基礎 |
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