2.2 3 COSMOS CAE (Computer-Aided Engineering) COSMOS Reynolds [1] Large Eddy Simulation (LES) Grid-scale (GS) [2] Subgrid-scale (S

Microsoft Word ●IntelクアッドコアCPUでのベンチマーク_吉岡_ _更新__ doc

2.3. アプリ性能 2.3.1. Intel クアッドコア CPU でのベンチマーク 東京海洋大学吉岡諭 1. はじめにこの数年でマルチコア CPU の普及が進んできた x86 系の CPU でも Intel と AD がデュアルコア クアッドコアの CPU を次々と市場に送り出していて それらが PC クラスタの CPU として採用され HPC に活用されている ここでは Intel クアッドコア

Microsoft PowerPoint _SS研_林_公開.ppt [互換モード]

次世代スパコン 京 ( けい ) (*) の 言語処理系と性能評価 2010 年 10 月 20 日富士通株式会社次世代テクニカルコンピューティング開発本部ソフトウェア開発統括部 林正和 * 理化学研究所様が 2010 年 7 月に決定 発表した 次世代スーパーコンピュータ の愛称 アジェンダ 次世代スーパーコンピュータ 京 の現状 プログラミングモデルと富士通のHPC 向けアーキテクチャ 次世代スーパーコンピュータ

Microsoft Word - 2.2_takaki.doc

2.2 三次元圧縮性流体解析プログラム UPACS の性能評価 宇宙航空研究開発機構高木亮治 1. はじめに 宇宙航空研究開発機構 (JAXA) で開発された CFD プログラム UPACS について 富士通 PRIMEPOWER HPC2500 上で性能評価を行ったのでその結果を報告する 2. プログラム概要 UPACS は中核となる解析ソルバである UPACS ソルバと 解析の前後処理を行う各種ツール

内容 WGの概要 アプリケーションチューニングの実践例 会員のいくつかの例より 活動の総括 かなり個人的 まとめ 2

これで我々のアプリケーションプログラム は速くなるか? マルチコアクラスタ性能 WG 成果報告 マルチコアクラスタ性能 WG まとめ役高木亮治宇宙航空研究開発機構 内容 WGの概要 アプリケーションチューニングの実践例 会員のいくつかの例より 活動の総括 かなり個人的 まとめ 2 WG 概要 3 WG 設置の背景 WG 立ち上げ :2010 年 FX1 から次世代スーパーコンピュータ 京 ( FX10)

修士論文

AVX を用いた倍々精度疎行列ベクトル積の高速化 菱沼利彰 1 藤井昭宏 1 田中輝雄 1 長谷川秀彦 2 1 工学院大学 2 筑波大学 1 目次 1. 研究背景 目的 2. 実装, 実験環境 3. 実験 - 倍々精度ベクトル演算 - 4. 実験 - 倍々精度疎行列ベクトル積 - 5. まとめ 多倍長精度計算フォーラム 2 目次 1. 研究背景 目的 2. 実装, 実験環境 3. 実験 - 倍々精度ベクトル演算

Microsoft PowerPoint - sales2.ppt

最適化とは何? CPU アーキテクチャに沿った形で最適な性能を抽出できるようにする技法 ( 性能向上技法 ) コンパイラによるプログラム最適化 コンパイラメーカの技量 経験量に依存 最適化ツールによるプログラム最適化 KAP (Kuck & Associates, Inc. ) 人によるプログラム最適化 アーキテクチャのボトルネックを知ること 3 使用コンパイラによる性能の違い MFLOPS 90

(速報) Xeon E 系モデル 新プロセッサ性能について

( 速報 ) Xeon E5-2600 系モデル新プロセッサ性能について 2012 年 3 月 16 日 富士通株式会社 2012 年 3 月 7 日 インテル社より最新 CPU インテル Xeon E5 ファミリー の発表がありました この最新 CPU について PC クラスタシステムの観点から性能検証を行いましたので 概要を速報いたします プロセッサインテル Xeon プロセッサ E5-2690

(Jacobi Gauss-Seidel SOR ) 1. (Theory of Iteration Method) Jacobi Gauss-Seidel SOR 2. Jacobi (Jacobi s Iteration Method) Jacobi 3. Gauss-Seide

03 9 (Jacobi Gauss-Seidel SOR (Theory of Iteration Method Jacobi Gauss-Seidel SOR Jacobi (Jacobi s Iteration Method Jacobi 3 Gauss-Seidel (Gauss-Seidel Method Gauss-Seidel 4 SOR (SOR Method SOR 9 Ax =

Microsoft PowerPoint - GPUシンポジウム _d公開版.ppt [互換モード]

200/0/9 数値流体解析の並列効率とその GPU による高速化の試み 清水建設 ( 株 ) 技術研究所 PHAM VAN PHUC ( ファムバンフック ) 流体計算時間短縮と GPU の活用の試み 現 CPUとの比較によりGPU 活用の可能性 現 CPU の最大利用 ノード内の最大計算資源の利用 すべてCPUコアの利用 適切なアルゴリズムの利用 CPU コア性能の何倍? GPU の利用の試み

Microsoft Word ●書式付IO性能_杉崎_ _更新__ doc

2.2.3. 書式付 I/O 性能 上智大学南部伸孝富士通株式会社内藤俊也 杉崎由典 1. はじめに I/O 処理に要する時間の内訳は システムの実 I/O 時間 + ランタイムの書式処理時間となっている プログラムを用いた書式付 I/O 時間を富士通コンパイラで評価した所 システム時間が約 12% であり ランタイム時間が約 88% ということが確認された 即ち 書式付 I/O 性能は ランタイムの性能に大きく影響される

スライド 1

計算科学が拓く世界スーパーコンピュータは何故スーパーか 学術情報メディアセンター中島浩 http://www.para.media.kyoto-u.ac.jp/jp/ username=super password=computer 講義の概要 目的 計算科学に不可欠の道具スーパーコンピュータが どういうものか なぜスーパーなのか どう使うとスーパーなのかについて雰囲気をつかむ 内容 スーパーコンピュータの歴史を概観しつつ

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知能制御システム学 画像処理の高速化 OpenCV による基礎的な例 東北大学大学院情報科学研究科鏡慎吾 swk(at)ic.is.tohoku.ac.jp 2007.07.03 リアルタイム処理と高速化 リアルタイム = 高速 ではない 目標となる時間制約が定められているのがリアルタイム処理である.34 ms かかった処理が 33 ms に縮んだだけでも, それによって与えられた時間制約が満たされるのであれば,

<4D F736F F D20332E322E332E819C97AC91CC89F090CD82A982E78CA982E9466F E393082CC8D5C91A291CC90AB945C955D89BF5F8D8296D85F F8D F5F E646F63>

3.2.3. 流体解析から見る Fortran90 の構造体性能評価 宇宙航空研究開発機構 高木亮治 1. はじめに Fortran90 では 構造体 動的配列 ポインターなど様々な便利な機能が追加され ユーザーがプログラムを作成する際に選択の幅が広がりより便利になった 一方で 実際のアプリケーションプログラムを開発する際には 解析対象となる物理現象を記述する数学モデルやそれらを解析するための計算手法が内包する階層構造を反映したプログラムを作成できるかどうかは一つの重要な観点であると考えられる

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大規模連立一次方程式に対する 高並列前処理技術について 今倉暁筑波大学計算科学研究センター 共同研究者櫻井鉄也 ( 筑波大学 ), 住吉光介 ( 沼津高専 ), 松古栄夫 (KEK) 1 /49 本日のトピック 大規模連立一次方程式 のための ( 前処理付き )Krylov 部分空間法の概略について紹介する. 高並列性を考慮した前処理として, 反復法を用いた重み付き定常反復型前処理を導入し, そのパラメータを最適化手法を提案

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発表の流れ SSE を用いた反復解法ライブラリ Lis 4 倍精度版の高速化 小武守恒 (JST 東京大学 ) 藤井昭宏 ( 工学院大学 ) 長谷川秀彦 ( 筑波大学 ) 西田晃 ( 中央大学 JST) はじめに 4 倍精度演算について Lisへの実装 SSEによる高速化 性能評価 スピード 収束 まとめ はじめに クリロフ部分空間法たとえば CG 法は, 理論的には高々 n 回 (n は係数行列の次元数

この方法では, 複数のアドレスが同じインデックスに対応づけられる可能性があるため, キャッシュラインのコピーと書き戻しが交互に起きる性のミスが発生する可能性がある. これを回避するために考案されたのが, 連想メモリアクセスができる形キャッシュである. この方式は, キャッシュに余裕がある限り主記憶の

計算機システム Ⅱ 演習問題学科学籍番号氏名 1. 以下の分の空白を埋めなさい. CPUは, 命令フェッチ (F), 命令デコード (D), 実行 (E), 計算結果の書き戻し (W), の異なるステージの処理を反復実行するが, ある命令の計算結果の書き戻しをするまで, 次の命令のフェッチをしない場合, ( 単位時間当たりに実行できる命令数 ) が低くなる. これを解決するために考案されたのがパイプライン処理である.

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ATI Stream SDK による 天文 物理計算の高速化 会津大学中里直人 計算事例 : 重力 N 体計算 No.2 プログラム :N 体の重力計算 (1) No.3 既存のアルゴリズムやアプリケーションを CAL で実装するには 前提として 並列計算可能な問題でなくては 利用する意味がない GPU のアーキテクチャにあわせて アルゴリズムを変更する必要あり GPU のメモリに合わせた 効率のよいデータ構造を考える必要あり

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応用数理概論 準備 端末上で cd ~/ mkdir cppwork cd cppwork wget http://271.jp/gairon/main.cpp wget http://271.jp/gairon/matrix.hpp とコマンドを記入. ls とコマンドをうち,main.cppとmatrix.hppがダウンロードされていることを確認. 1 準備 コンパイル c++ -I. -std=c++0x

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2010.05.21 東京大学情報基盤センター平成 21 年度公募型プロジェクト報告会 ペタ/ エクサスケールコンピューティングへの道 2010 海洋大循環のマルチスケール連結階層モデリング 羽角博康東京大学大気海洋研究所 ( 旧気候システム研究センター ) 海洋大循環 ( とくに全球規模熱塩循環 ): 一周 100,000000 km 以上の空間スケール 全球規模熱塩循環の pathway の実態

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計算科学が拓く世界 スーパーコンピュータは 何故スーパーか 学術情報メディアセンター 中島浩 http://www.pr.medi.kyoto-u.c.jp/jp/ usermesuper psswordcomputer 講義の概要 目的 計算科学に不可欠の道具スーパーコンピュータが どうスーパーなのか どういうものか なぜスーパーなのか どう使うとスーパーなのかについて雰囲気をつかむ 内容 スーパーコンピュータの歴史を概観しつつ

差分スキーム 物理 化学 生物現象には微分方程式でモデル化される例が多い モデルを使って現実の現象をコンピュータ上で再現することをシミュレーション ( 数値シミュレーション コンピュータシミュレーション ) と呼ぶ そのためには 微分方程式をコンピュータ上で計算できる数値スキームで近似することが必要

差分スキーム 物理 化学 生物現象には微分方程式でモデル化される例が多い モデルを使って現実の現象をコンピュータ上で再現することをシミュレーション ( 数値シミュレーション コンピュータシミュレーション ) と呼ぶ そのためには 微分方程式をコンピュータ上で計算できる数値スキームで近似することが必要になる その一つの方法が微分方程式を差分方程式におき直すことである 微分方程式の差分化 次の 1 次元境界値問題を考える

Microsoft PowerPoint - 高速化WS富山.pptx

京 における 高速化ワークショップ 性能分析 チューニングの手順について 登録施設利用促進機関 一般財団法人高度情報科学技術研究機構富山栄治 一般財団法人高度情報科学技術研究機構 2 性能分析 チューニング手順 どの程度の並列数が実現可能か把握する インバランスの懸念があるか把握する タイムステップループ I/O 処理など注目すべき箇所を把握する 並列数 並列化率などの目標を設定し チューニング時の指針とする

Microsoft PowerPoint - 高速化WS_ver1.1.1

非静力学海洋モデル kinaco の GPU による高速化 平成 28 年度高速化ワークショップ ~ 京 を中核とするHPCI メニーコアを見据えて~ 平成 29 年 3 月 24 日秋葉原 UDXカンファレンス 山岸孝輝 1, 松村義正 2 1 高度情報科学技術研究機構 2 東京大学大気海洋研究所 Ver. 1.1 発表の概要 GPU の基本 ハードの特徴実行モデル プログラミングモデル性能を引き出すための基本

Microsoft PowerPoint - 2_FrontISTRと利用可能なソフトウェア.pptx

東京大学本郷キャンパス 工学部8号館2階222中会議室 13:30-14:00 FrontISTRと利用可能なソフトウェア 2017年4月28日 第35回FrontISTR研究会 FrontISTRの並列計算ハンズオン 精度検証から並列性能評価まで 観測された物理現象 物理モデル ( 支配方程式 ) 連続体の運動を支配する偏微分方程式 離散化手法 ( 有限要素法, 差分法など ) 代数的な数理モデル

Microsoft PowerPoint 知る集い（京都）最終.ppt

次世代スパコンについて知る集い 配布資料 世界最高性能を目指すシステム開発について ー次世代スパコンのシステム構成と施設の概要 - 平成 22 年 1 月 28 日 理化学研究所次世代スーパーコンピュータ開発実施本部横川三津夫 高性能かつ大規模システムの課題と対応 演算性能の向上 CPU のマルチコア化,SIMD( ベクトル化 ) 機構 主記憶へのアクセス頻度の削減 - CPU 性能とメモリアクセス性能のギャップ

openmp1_Yaguchi_version_170530

並列計算とは /OpenMP の初歩 (1) 今 の内容 なぜ並列計算が必要か? スーパーコンピュータの性能動向 1ExaFLOPS 次世代スハ コン 京 1PFLOPS 性能 1TFLOPS 1GFLOPS スカラー機ベクトル機ベクトル並列機並列機 X-MP ncube2 CRAY-1 S-810 SR8000 VPP500 CM-5 ASCI-5 ASCI-4 S3800 T3E-900 SR2201

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OpenFOAM を用いた 超大規模計算モデル作成とその性能の評価 清水建設株式会社 PHAM VAN PHUC 内山学 京 での OpenFOAM に関する取組み 第 1 回 OpenFOAM ワークショップ (2013) コード移植 10 億格子計算の壁 解決策 ( プリ ポスト ) 第 2 回 OpenFOAM ワークショップ (2014) 1 万並列計算の壁 解決策 (MPI プラットフォーム

ex04_2012.ppt

2012 年度計算機システム演習第 4 回 2012.05.07 第 2 回課題の補足 } TSUBAMEへのログイン } TSUBAMEは学内からのログインはパスワードで可能 } } } } しかし 演習室ではパスワードでログインできない設定 } 公開鍵認証でログイン 公開鍵, 秘密鍵の生成 } ターミナルを開く } $ ssh-keygen } Enter file in which to save

Microsoft PowerPoint - 演習1：並列化と評価.pptx

講義 2& 演習 1 プログラム並列化と性能評価 神戸大学大学院システム情報学研究科横川三津夫 yokokawa@port.kobe-u.ac.jp 2014/3/5 RIKEN AICS HPC Spring School 2014: プログラム並列化と性能評価 1 2014/3/5 RIKEN AICS HPC Spring School 2014: プログラム並列化と性能評価 2 2 次元温度分布の計算

Diapositiva 1

マルチコアからメニーコアへ 我々は使いこなせているか? - ポストペタアプリ性能 WG 報告 - 高木亮治ポストペタアプリ性能 WG まとめ役宇宙航空研究開発機構 内容 WGの概要 アプリケーション事例集 まとめ 2 WG の目的 京 FX10 から FX100 への流れ ノード内マルチコアの大規模クラスタ マルチコア メニーコア - 京 :8 コア FX10:16 コア FX100:32 コア FX10

2.1 インテル マイクロアーキテクチャー Haswell インテル マイクロアーキテクチャー Haswell は インテル マイクロアーキテクチャー Sandy Bridge とインテル マイクロアーキテクチャー Ivy Bridge の成功を受けて開発された この新しいマイクロアーキテクチャーの

2 章インテル 64 プロセッサー アーキテクチャーと IA-32 プロセッサー アーキテクチャー 本章では 最新世代のインテル 64 プロセッサーと IA-32 プロセッサー ( インテル マイクロアーキテクチャー Haswell インテル マイクロアーキテクチャー Ivy Bridge インテル マイクロアーキテクチャー Sandy Bridge ベースのプロセッサーと インテル Core マイクロアーキテクチャー

VXPRO R1400®　ご提案資料

Intel Core i7 プロセッサ 920 Preliminary Performance Report ノード性能評価 ノード性能の評価 NAS Parallel Benchmark Class B OpenMP 版での性能評価 実行スレッド数を 4 で固定 ( デュアルソケットでは各プロセッサに 2 スレッド ) 全て 2.66GHz のコアとなるため コアあたりのピーク性能は同じ 評価システム

NS NS Scalar turbulence 5 6 FEM NS Mesh (A )

22 3 2 1 2 2 2 3 3 4 NS 4 4.1 NS............ 5 5 Scalar turbulence 5 6 FEM 5 6.1 NS.................................... 6 6.2 Mes A )................................... 6 6.3.....................................

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26 FIPP FAPP I/O LAMMPS LJ atomic fluid 32,000 atoms for 100 timesteps FX10 4 16 / (FIPP) FIPP fipp - C - d dir/ - Ihwm,call - i10 mpiexec./a.out GUI, fipppx - A - d dir/ - Ihwm,cpu,balance,call,src

FIT2016( 第 15 回情報科学技術フォーラム ) RC-010 スーパーコンピュータ 京 における C++ アプリケーションの評価 Evaluation of Compiler Optimization of C++ application on the K computer 千葉修一 1

RC-010 スーパーコンピュータ 京 における C++ アプリケーションの評価 Evaluation of Compiler Optimization of C++ application on the K computer 千葉修一 1 ファムバンフック 2 南一生 3 青木正樹 1 Shuichi Chiba Pham Van Phuc Kazuo Minami Masaki Aoki 1.

GPGPUクラスタの性能評価

2008 年度理研 HPC シンポジウム第 3 世代 PC クラスタ GPGPU クラスタの性能評価 2009 年 3 月 12 日 富士通研究所成瀬彰 発表の概要 背景 GPGPU による高速化 CUDA の概要 GPU のメモリアクセス特性調査 姫野 BMT の高速化 GPGPU クラスタによる高速化 GPU Host 間のデータ転送 GPU-to-GPU の通信性能 GPGPU クラスタ上での姫野

活用ガイド (ソフトウェア編)

ii iii iv NEC Corporation 1998 v vi PA RT 1 vii PA RT 2 viii PA RT 3 PA RT 4 ix P A R T 1 2 3 1 4 5 1 1 2 1 2 3 4 6 1 2 3 4 5 7 1 6 7 8 1 9 1 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 11 1 12 12 1 13 1 1 14 2 3 4 5 1

DO 時間積分 START 反変速度の計算 contravariant_velocity 移流項の計算 advection_adams_bashforth_2nd DO implicit loop( 陰解法 ) 速度勾配, 温度勾配の計算 gradient_cell_center_surface 速

1 1, 2 1, 2 3 2, 3 4 GP LES ASUCA LES NVIDIA CUDA LES 1. Graphics Processing Unit GP General-Purpose SIMT Single Instruction Multiple Threads 1 2 3 4 1),2) LES Large Eddy Simulation 3) ASUCA 4) LES LES

SC-85X2取説

I II III IV V VI .................. VII VIII IX X 1-1 1-2 1-3 1-4 ( ) 1-5 1-6 2-1 2-2 3-1 3-2 3-3 8 3-4 3-5 3-6 3-7 ) ) - - 3-8 3-9 4-1 4-2 4-3 4-4 4-5 4-6 5-1 5-2 5-3 5-4 5-5 5-6 5-7 5-8 5-9 5-10 5-11

<4D6963726F736F667420506F776572506F696E74202D208376838C835B83938365815B835683878393312E707074205B8CDD8AB78382815B83685D>

i i vi ii iii iv v vi vii viii ix 2 3 4 5 6 7 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60

『戦時経済体制の構想と展開』

1 15 15 17 29 36 45 47 48 53 53 54 58 60 70 88 95 95 98 102 107 116 v 121 121 123 124 129 132 142 160 163 163 168 174 183 193 198 205 205 208 212 218 232 237 237 240 247 251 vi 256 268 273 289 293 311

PowerPoint プレゼンテーション

多倍長精度演算の性能評価 日時 年 月 日 :3-: 場所工学院大学新宿校舎 8 階第 4 会議室 高エネルギー加速器研究機構 濱口信行 hgu@post.kek.jp // 第 回多倍長精度計算フォーラム . はじめに 計算センター => ユーザプログラムの実行効率は何 % です よく出ています or 改善してください 実行性能 = 演算量 / 実行時間実行効率 = 実行性能 / 理論性能 ユーザ実行時間

Microsoft Word ●MPI性能検証_志田_ _更新__ doc

2.2.2. MPI 性能検証 富士通株式会社 志田直之 ここでは,Open MPI および富士通 MPI を用いて,MPI 性能の評価結果について報告する 1. 性能評価のポイント MPI の性能評価は, 大きく 3 つに分けて評価を行った プロセス数増加に向けた検証 ノード内通信とノード間通信の検証 性能検証 - 連続データ転送 - ストライド転送 2. プロセス数増加に向けた検証 評価に用いたシステムを以下に示す

ParallelCalculationSeminar_imano.key

1 OPENFOAM(R) is a registered trade mark of OpenCFD Limited, the producer of the OpenFOAM software and owner of the OPENFOAM(R) and OpenCFD(R) trade marks. 2 3 Open FOAM の歴史 1989年ー2000年 研究室のハウスコード 開発元

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Dispatch 0 年後学期 計算機アーキテクチャ第二 (O) アウトオブオーダ実行プロセッサとバックエンド フロントエンド 命令ウィンドウ : 命令を格納するバッファ ALU Dispatch 命令フェッチ, デコード, リネーミング バックエンド ディスパッチ (dispatch) : 命令ウィンドウに命令を格納する動作 発行 (issue, fire) : 命令ウィンドウから, データ依存が解消された命令を機能ユニットに送り出す動作

, = = 7 6 = 42, =

http://www.ss.u-tokai.ac.jp/~mahoro/2016autumn/alg_intro/ 1 1 2016.9.26, http://www.ss.u-tokai.ac.jp/~mahoro/2016autumn/alg_intro/ 1.1 1 214 132 = 28258 2 + 1 + 4 1 + 3 + 2 = 7 6 = 42, 4 + 2 = 6 2 + 8

本文ＡＬＬ.indd

Intel Xeon プロセッサにおける Cache Coherency 時間の性能測定方法河辺峻田口成美古谷英祐 Intel Xeon プロセッサにおける Cache Coherency 時間の性能測定方法 Performance Measurement Method of Cache Coherency Effects on an Intel Xeon Processor System 河辺峻田口成美古谷英祐

特許侵害訴訟における無効の主張を認めた判決─半導体装置事件−

[*1847] 12 4 11 10 364 54 4 1368 1710 68 1032 120 X Y 6.8.31 29 3 875 X Y 9.9.10 29 3 819 Y 320275 391468 46 12 21 35 2 6 3513745 39 1 30 320249 1) 1 39 1 [*1848] 2) 3) Y 10 51 2 4 39 5 39 1 3 139 7 2

OpenFOAM(R) ソースコード入門 pt1 熱伝導方程式の解法から有限体積法の実装について考える 前編 : 有限体積法の基礎確認 2013/11/17 オープンCAE 富山富山県立大学中川慎二

OpenFOAM(R) ソースコード入門 pt1 熱伝導方程式の解法から有限体積法の実装について考える 前編 : 有限体積法の基礎確認 2013/11/17 オープンCAE 勉強会 @ 富山富山県立大学中川慎二 * OpenFOAM のソースコードでは, 基礎式を偏微分方程式の形で記述する.OpenFOAM 内部では, 有限体積法を使ってこの微分方程式を解いている. どのようにして, 有限体積法に基づく離散化が実現されているのか,

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HOKUSAI システムの概要 1.1 システム構成 HOKUSAI システムは 超並列演算システム (GWMPC BWMPC) アプリケーション演算サーバ群 ( 大容量メモリ演算サーバ GPU 演算サーバ ) と システムの利用入口となるフロントエンドサーバ 用途の異なる 2 つのストレージ ( オンライン ストレージ 階層型ストレージ ) から構成されるシステムです 図 0-1 システム構成図

スライド 1

東北大学工学部機械知能 航空工学科 2019 年度クラス C D 情報科学基礎 I 14. さらに勉強するために 大学院情報科学研究科 鏡慎吾 http://www.ic.is.tohoku.ac.jp/~swk/lecture/ 0 と 1 の世界 これまで何を学んだか 2 進数, 算術演算, 論理演算 計算機はどのように動くのか プロセッサとメモリ 演算命令, ロード ストア命令, 分岐命令 計算機はどのように構成されているのか

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Cell プロセッサへの分子軌道法 プログラムの実装と評価 林徹生 九州大学大学院システム情報科学府九州大学情報基盤センター 本田宏明稲富雄一井上弘士村上和彰九州大学大学院システム情報科学研究院 背景と目的 Cell アーキテクチャ 構成と特徴 分子軌道法プログラム アルゴリズムと特徴 タスク分配法 ( 実装方法 ) 粒度と割り当て 同期方法 評価 評価対象モデル 評価結果 おわりに 発表手順 背景と目的

FUJITSU Supercomputer PRIMEHPC FX100 次世代技術への進化

White paper FUJITSU Supercomputer PRIMEHPC FX100 次世代技術への進化 富士通株式会社次世代テクニカルコンピューティング開発本部 目次 FUJITSU Supercomputer PRIMEHPC FX100 の概要 2 メニーコアプロセッサ SPARC64 XIfx 3 HPC 向け命令セット拡張 HPC-ACE2 4 3 次元積層メモリ Hybrid

FEM原理講座　（サンプルテキスト）

サンプルテキスト FEM 原理講座 サイバネットシステム株式会社 8 年 月 9 日作成 サンプルテキストについて 各講師が 講義の内容が伝わりやすいページ を選びました テキストのページは必ずしも連続していません 一部を抜粋しています 幾何光学講座については 実物のテキストではなくガイダンスを掲載いたします 対象とする構造系 物理モデル 連続体 固体 弾性体 / 弾塑性体 / 粘弾性体 / 固体

並列・高速化を実現するための 高速化サービスの概要と事例紹介

第 4 回 AVS 可視化フォーラム 2019 並列 高速化を実現するための 高速化サービスの概要と事例紹介 株式会社アーク情報システム営業部仮野亮ソリューション技術部佐々木竜一 2019.08.30 はじめに アーク情報システムの紹介 高速化サービスとは? 事例紹介 コンサルティングサービスについて アーク情報システムの紹介 設立 資本金 :1987 年 10 月 :3 億 600 万円 従業員数

FORTRAN( と C) によるプログラミング 5 ファイル入出力 ここではファイルからデータを読みこんだり ファイルにデータを書き出したりするプログラムを作成してみます はじめに テキスト形式で書かれたデータファイルに書かれているデータを読みこんで配列に代入し 標準出力に書き出すプログラムを作り

FORTRAN( と C) によるプログラミング 5 ファイル入出力 ここではファイルからデータを読みこんだり ファイルにデータを書き出したりするプログラムを作成してみます はじめに テキスト形式で書かれたデータファイルに書かれているデータを読みこんで配列に代入し 標準出力に書き出すプログラムを作ります FORTRAN の場合 OPEN 文でファイルを開いた後 標準入力の場合と同様に READ 文でデータを読みこみます

ax 2 + bx + c = n 8 (n ) a n x n + a n 1 x n a 1 x + a 0 = 0 ( a n, a n 1,, a 1, a 0 a n 0) n n ( ) ( ) ax 3 + bx 2 + cx + d = 0 4

20 20.0 ( ) 8 y = ax 2 + bx + c 443 ax 2 + bx + c = 0 20.1 20.1.1 n 8 (n ) a n x n + a n 1 x n 1 + + a 1 x + a 0 = 0 ( a n, a n 1,, a 1, a 0 a n 0) n n ( ) ( ) ax 3 + bx 2 + cx + d = 0 444 ( a, b, c, d

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0 年後学期 アウトオブオーダ実行プロセッサの構成 計算機アーキテクチャ第二 (O) アウトオブオーダ実行プロセッサとバックエンド フロントエンド 命令ウィンドウ : 命令を格納するバッファ 命令ウィンドウ ALU レジスタファイル ALU スケジューラ等 Register Dispatch 命令フェッチ, デコード, リネーミング バックエンド アウトオブオーダ実行プロセッサの構成 ディスパッチ

Fujitsu Standard Tool

低レベル通信ライブラリ ACP の PGAS ランタイム向け機能 2014 年 10 月 24 日富士通株式会社 JST CREST 安島雄一郎 Copyright 2014 FUJITSU LIMITED 本発表の構成 概要 インタフェース チャネル ベクタ リスト メモリアロケータ アドレス変換 グローバルメモリ参照 モジュール構成 メモリ消費量と性能評価 利用例 今後の課題 まとめ 1 Copyright

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これでわかるAccess2010

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インテル (R) Visual Fortran コンパイラー 10.0 日本語版スペシャル エディション 入門ガイド 目次 概要インテル (R) Visual Fortran コンパイラーの設定はじめに検証用ソースファイル適切なインストールの確認コンパイラーの起動 ( コマンドライン ) コンパイル ( 最適化オプションなし ) 実行 / プログラムの検証コンパイル ( 最適化オプションあり ) 実行

三者ミーティング

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ホワイトペーパー パフォーマンスレポート ホワイトペーパー FUJITSU PRIMERGY サーバパフォーマンスレポート 本書では で実行したベンチマークの概要について説明します のパフォーマンスデータを 他の PRIMERGY モデルと比較して説明しています ベンチマーク結果に加え ベンチマークごとの説明およびベンチマーク環境の説明も掲載しています バージョン 1.1 2011-09-30 目次

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