Microsoft PowerPoint - ATワークショップ pptx
|
|
- きみお かいて
- 5 years ago
- Views:
Transcription
1 テーマ 2 ソフトウェア工学としての展開 研究代表者片桐孝洋東京大学情報基盤センター 文部科学省科学研究費補助金基盤研究 (B) メニーコア 超並列時代に向けた自動チューニング記述言語の方式開発 2009 年度 ~2011 年度 日時 : 2009 年 10 月 22 日 ( 木 )10:00~18:00 場所 : 東京大学弥生講堂アネックスセイホクギャラリー 10:30-10:45 1
2 ソフトウェア性能工学の必要性 IT 企業の重役にむけた調査 [1]: 半数が製品の性能問題に直面少なくとも 20% は再開発 再開発 : 遅延 コスト増加 開発失敗のリスク 性能を考慮したソフトウェア工学体系が必要 ソフトウェア性能工学 (Software Performance Engineering, g SPE) [2] 定義 : ソフトウェア工学の全般 および ソフトウェア開発サイクルを通して直面する性能要求に見合う解析の工学体系 [1] Compuware, Applied Performance Management Survey, Oct [2] C. U. Smith, L. G. Williams: Software Performance Engineering: A Case Study Including Performance Comparison with Design Alternatives, IEEE Transactions on Software Engineering archive Volume 19, Issue 7 (July 1993) 2
3 ソフトウェア自動チューニング 工学の全体像 do i=1, n do j=1, n do k=1, n n, 2 do i=1, C( i,do j ) j=1, = C(ni, j ) + A( i, k ) * B( k, j ) do k=1, ndo i=1, n, 2 j=1i, j=1, C( i, i j ) do = C( i nj ) + A( i, i k ) * B( k, k j) = i, i+1, j ) k ) * B( k, j ) C( i+1, j ) = Ctmp1 C( i+1, j )C( + n, A( do i=1, 2 Ctmp2 = C( i+1, j ) do j=1, n do k=1, n Ctmp1 = C( i, j ) Btmp = B( k, j ) Ctmp2 = C( i+1, j ) Ctmp1 = Ctmp1 + A( i, k ) * Btmp do k=1, n, 2 Ctmp2 = Ctmp2 + A( i+1, k ) * Btmp Btmp1 = B( k, j ) Btmp2 = B( k+1, j ) C( i, j ) = Ctmp1 Ctmp1 = Ctmp1 + A( i, k ) * Btmp1 C( i+1, j ) = Ctmp2 + A( i, k+1) * Btmp2 Ctmp2 = Ctmp2 + A( i+1, k ) * Btmp1 + A( i+1, k+1) * Btmp2 C( i, j )=Ctmp1 C( i+1, j )=Ctmp2 コード生成 イル 実行 コンパイルと実行 3. 最適化フェーズ 実行結果の解析 2. プログラミング フェーズ 4. データベース化 とチューニング 知識探索 フェーズ フ ズ 対象計算機 チューニング知識 データベース 1. 仕様策定フェーズ!ABCLib$ install unroll (i,k) region start!abclib$ name MyMatMul!ABCLib$ varied (i,k) from 1 to 8 do i=1, i=1 n do j=1, n do k=1, n C( i, j ) = C( i, j ) + A( i, k ) * B( k, j )!ABCLib$ install unroll (i,k) (i k) region end
4 計算機環境の変化 マルチコアの浸透 非均質メモリアクセス (ccnuma) 多階層化されたキャッシュ構造 L1 L2 は局所 L3 は共有 チップ内のコア数の増大 ハイエンド :32コア~ ローエンド:8コア~ 並列実行モデルの変化 ピュアMPI 実行 低 ~ 中並列実行 (~1 1,000 コア ) 時 ハイブリッドMPI(OpenMP + MPI) 実行 超並列実行 (10, コア実行 ) 時 4
5 マルチコアでの実行形態の違いによる性能挙動の劇的変化例 (T2K T2K オープンスパコン ) 対称固有値ソルバの三重対角化 ( 行列更新部分 ) 4 コア実行 (4 コア / ソケット ) 4 コア実行 (1 コア / ソケット ) 高性能な段数 高性能な段数 行列サイズ アンローリング段数 行列サイズ アンローリング段数 共有 L3 キャッシュの容量の影響 ( ( 動的な ) 割当場所により最適実装が変わる! 7
6 並列実行でのアルゴリズム切替例 連立一次方程式解法 : 疎行列反復解法 (GMRES 法 ) フロリダ行列 epb3 T2K オープンスパコン ( 東大版 ) 古典 G-S Cores Iter. Orth. Time Iter. 収束までの反復回数 Orth. 直交化の時間 ( 秒 ) Time 全計算時間 ( 秒 ) 修正 G-S( ( デフォルト ) Iter. Orth. Time コアで 10 倍以上の時間差
7 AT 専用言語による自動チューニングソフトウェア開発手順 ソフトウエア開発者 ソフトウエア開発者が記述 計算機環境に依存しない ABCLibScript による自動チューニング記述 専用言語処理系 ( プリプロセッサ ) の起動 自動チューニング機能が付加されたプログラム!ABCLib$ install unroll region start!abclib$ varied (i,j,k) jk)from 1t to 8 do i=1, N do j=1, N dok1 k=1, N C(i, j) = C(i, j) + A(i, k) * B(k, j) ; ; ;!ABCLib$ install unroll region end コンパイラでは 自動付加されできないる機構メニーコア 数値計算ライブラリ 対象蓄積超並列環境に ( ソースコード ) モニタ向く自動最適化 学習手法 パラメタ推定 10
8 本科研の目的 M2 新ABCLibScript ABCLibScript開発 p 開発 AT理論 須田 東大 複数候補の並列評価 M1 開発責任者 片桐 東大 試行専用プロセッサによる並列試行 M1 M1 M1 M1 M1 M1 M2 M4 M5 10万コア向け 固有値ソルバ要求機能 コミュニケータ分 割 動的コア割当機能 割 動的コア割当機能 /* Special function running on CPU and GPU */ kernel map copy(in stream<float> si, out stream<float> so ) { } so = si; int main(int argc, char** argv) { stream<float> sa(n), sb(n); float aa[n], ab[n]; SPRAT Code /* read data from array */ streamread(sa, aa); /* launch the kernel */ copy(sa,sb); /* write data to array */ streamwrite(sb,ab); (, ); SPRAT Compiler SPRAT Runtime C++ Code for CPU CUDA Code for GPU C/C++ Compiler CUDA Compiler Linker Executable } return 0; 並列実験計画法 マルチコア制御基盤 今村 電通大 動的 動的コア割当 割当 CPU切替基盤 滝沢 東北大 C言語用プリプロセッサ マルチコア 超並列環境用 機能拡張 機能 拡張 電磁場解析等応用 岩下 京大 疎行列 反復解法応用 黒田 愛媛大 ILIB_GMRES ILIB GMRES V/m 陰的マルチ グリッド法 FDTD法 応用 適用 方形アイリス 結合円形導波管 フィルタ解析 Runtime Processor Selection 動的CPU切替 反復解法検証 伊藤 理研 品質管理 先進解法適用 4096コア 256ノード 以上の 1 マルチコア 超並列環境で有効性検証 1 11
9 将来展望 : 組込み系へ AT 技術を適用 シリアルポート T-Engine/SH775R 開発ボード プログラム開発用 PC 実装実装実装実装 自動生成 プログラム開発用 PC Cygwin GNU 開発環境 (gcc) ABCLibScriptプリプロセッサ起動 自動チューニングコード自動生成 片桐孝洋 : 自動チューニング処理記述用言語 ABCLibScriptの組み込みシステムへの適用の一検討 SWoPP 年 8 月 2 日 旭川市 12
10 AT 専用言語による 組込みソフトウェア開発手順 T-Engine/SH775R 開発ボードシリアルポートプログラム 自動チューニング開発用 PC モード起動 速度を実測しながら最適な実装を選択 USBディスクを作業領域にできる 実装実装実装実装 評価の自動化 13
11 実験ハードウエア環境 CPU T-Engine 開発ボード仕様 ルネサンステクノロジ SH7751R (SH-4コア 240MHz) フラッシュメモリ 8M バイト SDRAM 64M バイト 作業用ディスク USBストレージデバイス2Gバイト 実行プログラム プロセスベースス CLI (Command Line Interpreter) 上で実行 実験プログラムはT-Engine/SH7751R 開発キットの標準環境でコンパイル コンパイラは gcc version 最適化オプションは -O2 14
12 対象ソフトウエア 1. 行列 行列積 N=128 倍精度 2. 組み込み用ベンチマーク MiBench におけるFFT Telecomm 中にある FFT/IFFT N=8192 倍精度 15
13 行列 - 行列積における ABCLibScsript i 指示子 #pragma ABCLib install unroll (i, j) region start #pragma ABCLib varied (i, j) from 1 to 8 sampled 1,2,4,8 for (i=0; i<n; i++) { for (j=0; j<n; j++) { for (k=0; k<n; k++) { C[i][j] += A[i][k] * B[k][j]; } } } #pragma ABCLib install unroll (i, j) region end 16
14 FFT / IFFT における ABCLibScript 指示子 #pragma ABCLib install unroll (j) region start #pragma ABCLib varied (j) from 1 to 8 sampled 1,2,4,8 BlockEnd = 1; for (BlockSize = 2; BlockSize <= NumSamples; BlockSize <<= 1 ) { double delta_angle = angle_numerator /(double)blocksize; double sm2 = sin ( -2 * delta_angle ); double sm1 = sin ( -delta_angle ); double cm2 = cos ( -2 * delta_angle angle ); double cm1 = cos ( -delta_angle ); double w = 2 * cm1; double ar[3]; double ai[3]; for ( i=0; i < NumSamples; i += BlockSize ){ ar[2] = cm2; ar[1] = cm1; ai[2] = sm2; ai[1] = sm1; for (j j=i, n=0; n < BlockEnd; ;j j++, n++ ){ ar[0] = w*ar[1] - ar[2]; ar[2] = ar[1]; ar[1] = ar[0]; ai[0] = w*ai[1] - ai[2]; ai[2] = ai[1]; ai[1] = ai[0]; k = j + BlockEnd; tr = ar[0]*realout[k] ai[0]*imagout[k]; ti = ar[0]*imagout[k] [ ] + ai[0]*realout[k]; [ ]; RealOut[k] = RealOut[j] tr; ImagOut[k] = ImagOut[j] - ti; RealOut[j] += tr; ImagOut[j] += ti; } } BlockEnd = BlockSize; } #pragma ABCLib install unroll (j) region end 17
15 自動チューニングの効果 ( 行列 - 行列積 ) J=1 J=2 J=4 J=8 N= x [ ミリ秒 ] I=8 I=4 I=2 自動チューニング時間 2 分 32 秒 I=1 18
16 自動チューニングの効果 ( FFT / IFTT ) [ ミリ秒 ] N=8192 自動チューニング時間 26 秒 1.15x J=1 J=2 J=4 J=
17 今後の予定 ABCLibScript の C 言語版プリプロセッサ開発 C 言語特有の問題検討と実装 ポインタ解析等 ABCLibScript の機能拡張 マルチコア 超並列向け機能実装 入れ子指示子の実行モデル および実装 応用コードでの適用評価 21
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
More information@ LL Future 2008/08/30 MORITA Hajime
@ LL Future 2008/08/30 MORITA Hajime http://steps.dodgson.org/ 自己紹介 : 森田創 本業雑用系 C++ プログラマなぜここに... 今日の立ち位置 ActionScript VM Tamarin 擁護派 ( という設定 ) ActionScript はよくわからないけど Tamarin は C++ なので安心
More informationHPC143
研究背景 GPUクラスタ 高性能 高いエネルギー効率 低価格 様々なHPCアプリケーションで用いられている TCA (Tightly Coupled Accelerators) 密結合並列演算加速機構 筑波大学HA-PACSクラスタ アクセラレータ GPU 間の直接通信 低レイテンシ 今後のHPCアプリは強スケーリングも重要 TCAとアクセラレータを搭載したシステムに おけるプログラミングモデル 例
More informationXcalableMP入門
XcalableMP 1 HPC-Phys@, 2018 8 22 XcalableMP XMP XMP Lattice QCD!2 XMP MPI MPI!3 XMP 1/2 PCXMP MPI Fortran CCoarray C++ MPIMPI XMP OpenMP http://xcalablemp.org!4 XMP 2/2 SPMD (Single Program Multiple Data)
More informationコンテンツセントリックネットワーク技術を用いた ストリームデータ配信システムの設計と実装
コンテンツセントリックネットワークにおけるストリームデータ配信機構の実装 川崎賢弥, 阿多信吾, 村田正幸 大阪大学大学院情報科学研究科 大阪市立大学大学院工学研究科 2 発表内容 研究背景 研究目的 ストリームデータ配信機構の設計 ストリームデータのモデル化 コンテンツの名前構造 ストリームデータの要求とフロー制御 ストリームデータ配信機構の実装 動作デモンストレーション 3 コンテンツセントリックネットワーク
More informationSlides: TimeGraph: GPU Scheduling for Real-Time Multi-Tasking Environments
計算機アーキテクチャ第 11 回 マルチプロセッサ 本資料は授業用です 無断で転載することを禁じます 名古屋大学 大学院情報科学研究科 准教授加藤真平 デスクトップ ジョブレベル並列性 スーパーコンピュータ 並列処理プログラム プログラムの並列化 for (i = 0; i < N; i++) { x[i] = a[i] + b[i]; } プログラムの並列化 x[0] = a[0] + b[0];
More informationPowerPoint プレゼンテーション
vsmp Foundation スケーラブル SMP システム スケーラブル SMP システム 製品コンセプト 2U サイズの 8 ソケット SMP サーバ コンパクトな筐体に多くのコアとメモリを実装し SMP システムとして利用可能 スイッチなし構成でのシステム構築によりラックスペースを無駄にしない構成 将来的な拡張性を保証 8 ソケット以上への拡張も可能 2 システム構成例 ベースシステム 2U
More informationSlide 1
CUDA プログラミングの基本 パート I - ソフトウェアスタックとメモリ管理 CUDA の基本の概要 パート I CUDAのソフトウェアスタックとコンパイル GPUのメモリ管理 パートII カーネルの起動 GPUコードの具体項目 注 : 取り上げているのは基本事項のみです そのほか多数の API 関数についてはプログラミングガイドを ご覧ください CUDA インストレーション CUDA インストレーションの構成
More informationMicrosoft PowerPoint - 【最終提出版】 MATLAB_EXPO2014講演資料_ルネサス菅原.pptx
MATLAB/Simulink を使用したモータ制御アプリのモデルベース開発事例 ルネサスエレクトロニクス株式会社 第二ソリューション事業本部産業第一事業部家電ソリューション部 Rev. 1.00 2014 Renesas Electronics Corporation. All rights reserved. IAAS-AA-14-0202-1 目次 1. はじめに 1.1 モデルベース開発とは?
More information最新の並列計算事情とCAE
1 大島聡史 ( 東京大学情報基盤センター助教 / 並列計算分科会主査 ) 最新の並列計算事情と CAE アウトライン 最新の並列計算機事情と CAE 世界一の性能を達成した 京 について マルチコア メニーコア GPU クラスタ 最新の並列計算事情と CAE MPI OpenMP CUDA OpenCL etc. 京 については 仕分けやら予算やら計画やらの面で問題視する意見もあるかと思いますが
More information2015 TRON Symposium セッション 組込み機器のための機能安全対応 TRON Safe Kernel TRON Safe Kernel の紹介 2015/12/10 株式会社日立超 LSIシステムズ製品ソリューション設計部トロンフォーラム TRON Safe Kernel WG 幹事
2015 TRON Symposium セッション 組込み機器のための機能安全対応 TRON Safe Kernel TRON Safe Kernel の紹介 2015/12/10 株式会社日立超 LSIシステムズ製品ソリューション設計部トロンフォーラム TRON Safe Kernel WG 幹事 豊山 祐一 Hitachi ULSI Systems Co., Ltd. 2015. All rights
More informationmemo
数理情報工学演習第一 C プログラミング演習 ( 第 5 回 ) 2015/05/11 DEPARTMENT OF MATHEMATICAL INFORMATICS 1 今日の内容 : プロトタイプ宣言 ヘッダーファイル, プログラムの分割 課題 : 疎行列 2 プロトタイプ宣言 3 C 言語では, 関数や変数は使用する前 ( ソースの上のほう ) に定義されている必要がある. double sub(int
More informationHPC146
2 3 4 5 6 int array[16]; #pragma xmp nodes p(4) #pragma xmp template t(0:15) #pragma xmp distribute t(block) on p #pragma xmp align array[i] with t(i) array[16] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Node
More information研究背景 大規模な演算を行うためには 分散メモリ型システムの利用が必須 Message Passing Interface MPI 並列プログラムの大半はMPIを利用 様々な実装 OpenMPI, MPICH, MVAPICH, MPI.NET プログラミングコストが高いため 生産性が悪い 新しい並
XcalableMPによる NAS Parallel Benchmarksの実装と評価 中尾 昌広 李 珍泌 朴 泰祐 佐藤 三久 筑波大学 計算科学研究センター 筑波大学大学院 システム情報工学研究科 研究背景 大規模な演算を行うためには 分散メモリ型システムの利用が必須 Message Passing Interface MPI 並列プログラムの大半はMPIを利用 様々な実装 OpenMPI,
More information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
More information<4D F736F F F696E74202D F A282BD94BD959C89F A4C E682528D652E707074>
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
More informationペタスケール計算環境に向けたFFTライブラリ
A01 高橋班 大規模並列環境における 数値計算アルゴリズム 研究代表者 : 高橋大介 筑波大学大学院システム情報工学研究科 研究組織 研究代表者 高橋大介 ( 筑波大学 ): 研究統括および高速アルゴリズム 研究分担者 今村俊幸 ( 電気通信大学 ): 性能チューニング 多田野寛人 ( 筑波大学 ): 大規模線形計算 連携研究者 佐藤三久 ( 筑波大学 ): 並列システムの性能評価 朴泰祐 ( 筑波大学
More informationCUDA 連携とライブラリの活用 2
1 09:30-10:00 受付 10:00-12:00 Reedbush-H ログイン GPU 入門 13:30-15:00 OpenACC 入門 15:15-16:45 OpenACC 最適化入門と演習 17:00-18:00 OpenACC の活用 (CUDA 連携とライブラリの活用 ) CUDA 連携とライブラリの活用 2 3 OpenACC 簡単にGPUプログラムが作成できる それなりの性能が得られる
More information演習1: 演習準備
演習 1: 演習準備 2013 年 8 月 6 日神戸大学大学院システム情報学研究科森下浩二 1 演習 1 の内容 神戸大 X10(π-omputer) について システム概要 ログイン方法 コンパイルとジョブ実行方法 OpenMP の演習 ( 入門編 ) 1. parallel 構文 実行時ライブラリ関数 2. ループ構文 3. shared 節 private 節 4. reduction 節
More information1.overview
村井均 ( 理研 ) 2 はじめに 規模シミュレーションなどの計算を うためには クラスタのような分散メモリシステムの利 が 般的 並列プログラミングの現状 半は MPI (Message Passing Interface) を利 MPI はプログラミングコストが きい 標 性能と 産性を兼ね備えた並列プログラミング 語の開発 3 並列プログラミング 語 XcalableMP 次世代並列プログラミング
More informationCPU Levels in the memory hierarchy Level 1 Level 2... Increasing distance from the CPU in access time Level n Size of the memory at each level 1: 2.2
FFT 1 Fourier fast Fourier transform FFT FFT FFT 1 FFT FFT 2 Fourier 2.1 Fourier FFT Fourier discrete Fourier transform DFT DFT n 1 y k = j=0 x j ω jk n, 0 k n 1 (1) x j y k ω n = e 2πi/n i = 1 (1) n DFT
More information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
More informationNVIDIA Tesla K20/K20X GPU アクセラレータ アプリケーション パフォーマンス テクニカル ブリーフ
NVIDIA Tesla K20/K20X GPU アクセラレータ アプリケーション パフォーマンス テクニカル ブリーフ K20 GPU2 個に対するスピードアップ NVIDIA は Fermi アーキテクチャ GPU の発表により パフォーマンス エネルギー効率の両面で飛躍的な性能向上を実現し ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) の世界に変革をもたらしました また 実際に GPU
More informationtabaicho3mukunoki.pptx
1 2 はじめに n 目的 4倍精度演算より高速な3倍精度演算を実現する l 倍精度では足りないが4倍精度は必要ないケースに欲しい l 4倍精度に比べてデータサイズが小さい Ø 少なくともメモリ律速な計算では4倍精度よりデータ 転送時間を減らすことが可能 Ø PCIeやノード間通信がボトルネックとなりやすい GPUクラスタ環境に有効か n 研究概要 l DD型4倍精度演算 DD演算 に基づく3倍精度演算
More informationN08
CPU のキモチ C.John 自己紹介 英語きらい 絵かけない 人の話を素直に信じない CPUにキモチなんてない お詫び 予告ではCとC# とありましたがやる気と時間の都合上 C++のみを対象とします 今日のネタ元 MSDN マガジン 2010 年 10 月号 http://msdn.microsoft.com/ja-jp/magazine/cc850829.aspx Windows と C++
More informationPowerPoint プレゼンテーション
各種計算機アプリケーション性能比較 目次. はじめに. 行列積計算.QDR 積計算 4.N 体問題計算 5. 多次元積分計算 5. 次元積分計算 5. 次元積分計算 5. 4 次元積分計算 5.4 5 次元積分計算 5.5 6 次元積分計算 平成 6 年度第 四半期 . はじめに 今までと少し性質の異なるグラフィックボードが使用できる様になったので従来のアプリケーションで性能比較を実施しました 主に使用した計算機は以下のものです
More information基盤研究(B) 「マルチコア複合環境を指向した適応型自動チューニング技術」
複合マルチコア環境のため の自動チューニング技術 第 2 回自動チューニング技術の現状と応用に関するシンポジウム Second symposium on Automatic Tuning Technology and its Application 基盤研究 (B) 21300013 マルチコア複合環境を指向した適応型自動チューニング技術 今村俊幸 電気通信大学情報理工学研究科 2010/11/04
More information今週の進捗
Virtualize APIC access による APIC フック手法 立命館大学富田崇詠, 明田修平, 瀧本栄二, 毛利公一 2016/11/30 1 はじめに (1/2) マルウェアの脅威が問題となっている 2015年に4 億 3000 万以上の検体が新たに発見されている マルウェア対策にはマルウェアが持つ機能 挙動の正確な解析が重要 マルウェア動的解析システム : Alkanet 仮想計算機モニタのBitVisorの拡張機能として動作
More informationGPU チュートリアル :OpenACC 篇 Himeno benchmark を例題として 高エネルギー加速器研究機構 (KEK) 松古栄夫 (Hideo Matsufuru) 1 December 2018 HPC-Phys 理化学研究所 共通コードプロジェクト
GPU チュートリアル :OpenACC 篇 Himeno benchmark を例題として 高エネルギー加速器研究機構 (KEK) 松古栄夫 (Hideo Matsufuru) 1 December 2018 HPC-Phys 勉強会 @ 理化学研究所 共通コードプロジェクト Contents Hands On 環境について Introduction to GPU computing Introduction
More informationPowerPoint プレゼンテーション
Dell PowerEdge C6320 スケーラブルサーバアプライアンス 仮想化アプライアンスサーバ 最新のプロセッサを搭載したサーバプラットフォーム vsmp Foundation によるサーバ仮想化と統合化の適用 システムはセットアップを完了した状態でご提供 基本構成ではバックプレーン用のスイッチなどが不要 各ノード間を直接接続 冗長性の高いバックプレーン構成 利用するサーバプラットフォームは
More informationPNopenseminar_2011_開発stack
PROFINET Open Seminar 開発セミナー Software Stack FPGA IP core PROFINET 対応製品の開発 2 ユーザ要求要求は多種多様 複雑な規格の仕様を一から勉強するのはちょっと.. できるだけ短期間で 柔軟なスケジュールで進めたい既存のハードウェアを変更することなく PN を対応させたい将来的な仕様拡張に対してシームレスに統合したい同じハードウェアで複数の
More informationスキル領域 職種 : ソフトウェアデベロップメント スキル領域と SWD 経済産業省, 独立行政法人情報処理推進機構
スキル領域と (8) ソフトウェアデベロップメント スキル領域と SWD-1 2012 経済産業省, 独立行政法人情報処理推進機構 スキル領域 職種 : ソフトウェアデベロップメント スキル領域と SWD-2 2012 経済産業省, 独立行政法人情報処理推進機構 専門分野 ソフトウェアデベロップメントのスキル領域 スキル項目 職種共通スキル 項目 全専門分野 ソフトウェアエンジニアリング Web アプリケーション技術
More informationRICCについて
RICC 1 RICC 2 RICC 3 RICC GPU 1039Nodes 8312core) 93.0GFLOPS, 12GB(mem), 500GB (hdd) DDR IB!1 PC100Nodes(800core) 9.3 GPGPU 93.3TFLOPS HPSS (4PB) (550TB) 0.24 512GB 1500GB MDGRAPE33TFLOPS MDGRAPE-3 64
More informationGPUを用いたN体計算
単精度 190Tflops GPU クラスタ ( 長崎大 ) の紹介 長崎大学工学部超高速メニーコアコンピューティングセンターテニュアトラック助教濱田剛 1 概要 GPU (Graphics Processing Unit) について簡単に説明します. GPU クラスタが得意とする応用問題を議論し 長崎大学での GPU クラスタによる 取組方針 N 体計算の高速化に関する研究内容 を紹介します. まとめ
More informationスライド 1
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,
More informationCCS HPCサマーセミナー 並列数値計算アルゴリズム
大規模系での高速フーリエ変換 2 高橋大介 daisuke@cs.tsukuba.ac.jp 筑波大学計算科学研究センター 2016/6/2 計算科学技術特論 B 1 講義内容 並列三次元 FFT における自動チューニング 二次元分割を用いた並列三次元 FFT アルゴリズム GPU クラスタにおける並列三次元 FFT 2016/6/2 計算科学技術特論 B 2 並列三次元 FFT における 自動チューニング
More informationgengo1-8
問題提起その 1 一文字ずつ文字 ( 数字 ) を読み込み それぞれの文字が何回入力されたかを数えて出力するプログラム int code, count_0=0, count_1=0, count_2=0, count_3=0,..., count_9=0; while( (code=getchar())!= EOF ){ } switch(code){ case 0 : count_0++; break;
More informationPresentation Title
コード生成製品の普及と最新の技術動向 MathWorks Japan パイロットエンジニアリング部 東達也 2014 The MathWorks, Inc. 1 MBD 概要 MATLABおよびSimulinkを使用したモデルベース デザイン ( モデルベース開発 ) 紹介ビデオ 2 MBD による制御開発フローとコード生成製品の活用 制御設計の最適化で性能改善 設計図ですぐに挙動確認 MILS:
More information( CUDA CUDA CUDA CUDA ( NVIDIA CUDA I
GPGPU (II) GPGPU CUDA 1 GPGPU CUDA(CUDA Unified Device Architecture) CUDA NVIDIA GPU *1 C/C++ (nvcc) CUDA NVIDIA GPU GPU CUDA CUDA 1 CUDA CUDA 2 CUDA NVIDIA GPU PC Windows Linux MaxOSX CUDA GPU CUDA NVIDIA
More informationTopSE並行システム はじめに
はじめに 平成 23 年 9 月 1 日 トップエスイープロジェクト 磯部祥尚 ( 産業技術総合研究所 ) 2 本講座の背景と目標 背景 : マルチコア CPU やクラウドコンピューティング等 並列 / 分散処理環境が身近なものになっている 複数のプロセス ( プログラム ) を同時に実行可能 通信等により複数のプロセスが協調可能 並行システムの構築 並行システム 通信 Proc2 プロセス ( プログラム
More informationMicrosoft 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
More informationスライド 1
期間限定販売プログラム vsmp Foundation クラスタを仮想化して運用と管理の容易なシングルシステムを構築様々なリソースを柔軟に統合化 Panasas ActiveStor 研究開発やエンタープライズクラスのワークロードに理想的なハイブリッドスケールアウト NAS アプライアンス 販売プログラム PANASAS ACTIVESTORE 仮想化ソフトウエア無償提供 2 販売プログラムの内容
More information2006年10月5日(木)実施
2010 年 7 月 2 日 ( 金 ) 実施 ファイル処理ファイルとはファイル (file) は日常用語では紙などを綴じたものを表すが, コンピュータ用語ではデータの集合体を指す言葉である ファイルは例えば, 文書ファイルやプログラムファイルのように, 用途によって分類されることもあれば, また, テキストファイルやバイナリファイルのように, ファイルの作り方によって分類されることもある なお,
More informationRX ファミリ用 C/C++ コンパイラ V.1.00 Release 02 ご使用上のお願い RX ファミリ用 C/C++ コンパイラの使用上の注意事項 4 件を連絡します #pragma option 使用時の 1 または 2 バイトの整数型の関数戻り値に関する注意事項 (RXC#012) 共用
RX ファミリ用 C/C++ コンパイラ V.1.00 Release 02 ご使用上のお願い RX ファミリ用 C/C++ コンパイラの使用上の注意事項 4 件を連絡します #pragma option 使用時の 1 または 2 バイトの整数型の関数戻り値に関する注意事項 (RXC#012) 共用体型のローカル変数を文字列操作関数で操作する場合の注意事項 (RXC#013) 配列型構造体または共用体の配列型メンバから読み出した値を動的初期化に用いる場合の注意事項
More informationMicrosoft Word - HOKUSAI_system_overview_ja.docx
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
More information2014 年 11 月 20 日 ET2014 スペシャルセッション C-2 mruby プログラム言語 Ruby による組込みソト開発 九州工業大学田中和明 軽量 Ruby フォーラム Ruby アソシエーション
2014 年 11 月 20 日 ET2014 スペシャルセッション C-2 mruby プログラム言語 Ruby による組込みソト開発 九州工業大学田中和明 軽量 Ruby フォーラム Ruby アソシエーション 講演の内容 mruby 概要紹介 九州工業大学, 田中和明 mruby デバッガ紹介 福岡 CSK, 三牧弘司 NPO 法人軽量 Ruby フォーラムの紹介 NPO 法人軽量 Ruby
More informationXACCの概要
2 global void kernel(int a[max], int llimit, int ulimit) {... } : int main(int argc, char *argv[]){ MPI_Int(&argc, &argc); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); dx
More information£Ã¥×¥í¥°¥é¥ß¥ó¥°ÆþÌç (2018) - Â裱£²²ó ¡Ý½ÉÂꣲ¤Î²òÀ⡤±é½¬£²¡Ý
(2018) 2018 7 5 f(x) [ 1, 1] 3 3 1 3 f(x) dx c i f(x i ) 1 0 i=1 = 5 ) ( ) 3 ( 9 f + 8 5 9 f(0) + 5 3 9 f 5 1 1 + sin(x) θ ( 1 θ dx = tan 1 + sin x 2 π ) + 1 4 1 3 [a, b] f a, b double G3(double (*f)(),
More informationNUMAの構成
メッセージパッシング プログラミング 天野 共有メモリ対メッセージパッシング 共有メモリモデル 共有変数を用いた単純な記述自動並列化コンパイラ簡単なディレクティブによる並列化 :OpenMP メッセージパッシング 形式検証が可能 ( ブロッキング ) 副作用がない ( 共有変数は副作用そのもの ) コストが小さい メッセージパッシングモデル 共有変数は使わない 共有メモリがないマシンでも実装可能 クラスタ
More informationMicrosoft PowerPoint _2.プログラミングの基礎_final.pptx
RT ミドルウェアによるロボットプログラミング技術 2. プログラミングの基礎 概要 1. プログラミングの基礎 2. Linuxでのプログラミング 3. Windowsでのプログラミング 目標 : 1.Linux および Windows での開発手法 ( 主に C++) を学ぶ 2.CMake を利用して 同じプログラムを Linux と Windows とでコンパイルして動作させる 2 プログラミングの流れ
More informationTSUBAME2.0 における GPU の 活用方法 東京工業大学学術国際情報センター丸山直也第 10 回 GPU コンピューティング講習会 2011 年 9 月 28 日
TSUBAME2.0 における GPU の 活用方法 東京工業大学学術国際情報センター丸山直也第 10 回 GPU コンピューティング講習会 2011 年 9 月 28 日 目次 1. TSUBAMEのGPU 環境 2. プログラム作成 3. プログラム実行 4. 性能解析 デバッグ サンプルコードは /work0/gsic/seminars/gpu- 2011-09- 28 からコピー可能です 1.
More information4 倍精度基本線形代数ルーチン群 QPBLAS の紹介 [index] 1. Introduction 2. Double-double algorithm 3. QPBLAS 4. QPBLAS-GPU 5. Summary 佐々成正 1, 山田進 1, 町田昌彦 1, 今村俊幸 2, 奥田洋司
4 倍精度基本線形代数ルーチン群 QPBLAS の紹介 [index] 1. Introduction 2. Double-double algorithm 3. QPBLAS 4. QPBLAS-GPU 5. Summary 佐々成正 1, 山田進 1, 町田昌彦 1, 今村俊幸 2, 奥田洋司 3 1 1 日本原子力研究開発機構システム計算科学センター 2 理科学研究所計算科学研究機構 3 東京大学新領域創成科学研究科
More informationMicrosoft PowerPoint _2.プログラミングの基礎_final
RT ミドルウェアによるロボットプログラミング技術 2. プログラミングの基礎 概要 1. プログラミングの基礎 2. Linuxでのプログラミング 3. Windowsでのプログラミング 目標 : 1.Linux および Windows での開発手法 ( 主に C++) を学ぶ 2.CMake を利用して 同じプログラムを Linux と Windows とでコンパイルして動作させる 2 プログラミングの流れ
More informationインテル(R) Visual Fortran コンパイラ 10.0
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
More information<4D F736F F D B B B835E895E97708A4A8E6E82C A98418C6782CC8E6E93AE2E646F63>
京都大学学術情報メディアセンター 新スーパーコンピュータ運用開始と T2K 連携の始動 アピールポイント 61.2 テラフロップスの京大版 T2K オープンスパコン運用開始 東大 筑波大との T2K 連携による計算科学 工学分野におけるネットワーク型研究推進 人材育成 アプリケーション高度化支援の活動を開始概要国立大学法人京都大学 ( 総長 尾池和夫 ) 学術情報メディアセンター ( センター長 美濃導彦
More information$ cmake --version $ make --version $ gcc --version 環境が無いあるいはバージョンが古い場合は yum などを用いて導入 最新化を行う 4. 圧縮ファイルを解凍する $ tar xzvf gromacs tar.gz 5. cmake を用
本マニュアルの目的 Linux サーバー版 Gromacs インストールマニュアル 2015/10/28 本マニュアルでは 単独ユーザが独占的に Linux サーバー (CentOS 6.6) を使用して Gromacs ジョブを実行するための環境構築方法と Winmostar のリモートジョブ機能による計算手順を示しています つまり複数ユーザが共同使用する計算サーバー等は対象外です そのため計算環境は全てユーザのホームディレクトリ配下で行う構築することを想定しています
More informationPervasive PSQL v11 のベンチマーク パフォーマンスの結果
Pervasive PSQL v11 のベンチマークパフォーマンスの結果 Pervasive PSQL ホワイトペーパー 2010 年 9 月 目次 実施の概要... 3 新しいハードウェアアーキテクチャがアプリケーションに及ぼす影響... 3 Pervasive PSQL v11 の設計... 4 構成... 5 メモリキャッシュ... 6 ベンチマークテスト... 6 アトミックテスト... 7
More informationPowerPoint プレゼンテーション
高性能計算基盤 第 7 回 CA1003: 主記憶共有型システム http://arch.naist.jp/htdocs-arch3/ppt/ca1003/ca1003j.pdf Copyright 2019 奈良先端大中島康彦 1 2 3 4 マルチスレッディングとマルチコア 5 6 7 主記憶空間の数が 複数 か 1 つ か 8 ただしプログラムは容易 9 1 つの主記憶空間を共有する場合 10
More informationPGRelief C/C++ 強化ポイント説明書
PGRelief C/C++ 強化ポイント説明書 1. 最新バージョンの強化ポイント (2017autumn 2018) 1) CERT Cコーディングスタンダードの適合性チェックを追加 CERTオプションの購入が必要 2) 指摘メッセージを16 個追加 ( うち15 個はCERTオプション用 ) 3) Visual C++ 2015 の資産に対応 2. 過去バージョンの強化ポイント 2.1. 強化ポイント
More information演習1
神戸市立工業高等専門学校電気工学科 / 電子工学科専門科目 数値解析 2019.5.10 演習 1 山浦剛 (tyamaura@riken.jp) 講義資料ページ http://r-ccs-climate.riken.jp/members/yamaura/numerical_analysis.html Fortran とは? Fortran(= FORmula TRANslation ) は 1950
More informationMicrosoft PowerPoint - ARC-SWoPP2011OkaSlides.pptx
データ値の局所性を利用した ライン共有キャッシュの提案 九州大学大学院 岡慶太郎 福本尚人 井上弘士 村上和彰 1 キャッシュメモリの大容量化 マルチコア プロセッサが主流 メモリウォール問題の深刻化 メモリアクセス要求増加 IOピンの制限 大容量の LL(Last Level) キャッシュを搭載 8MB の L3 キャッシュを搭載 Core i7 のチップ写真 * * http://www.atmarkit.co.jp/fsys/zunouhoudan/102zunou/corei7.html
More informationSuperH RISC engineファミリ用 C/C++コンパイラパッケージ V.7~V.9 ご使用上のお願い
ツールニュース RENESAS TOOL NEWS 2014 年 02 月 01 日 : 140201/tn1 SuperH RISC engine ファミリ用 C/C++ コンパイラパッケージ V.7~V.9 ご使用上のお願い SuperH RISC engine ファミリ用 C/C++ コンパイラパッケージ V.7~V.9の使用上の注意事項 4 件を連絡します 同一ループ内の異なる配列要素に 同一の添え字を使用した場合の注意事項
More information言語プロセッサ2005
url: kameken.clique.jp/lectures/lectures2014/compiler2014/ 言語プロセッサ 2014 Language Processors 2014 平成 26 年 9 月 22 日 ( 月 ) 東京工科大学コンピュータサイエンス学部亀田弘之 まずはイントロから なぜ言語プロセッサを学ぶのか? (Why do we study a course 言語プロセッサ?)
More informationMicrosoft Word - Dolphin Expressによる10Gbpソケット通信.docx
Dolphin Express による 10Gbps ソケット通信 Dolphin Express は 標準的な低価格のサーバを用いて 強力なクラスタリングシステムが構築できる ハードウェアとソフトウェアによる通信用アーキテクチャです 本資料では Dolphin Express 製品の概要と 実際にどの程度の性能が出るのか市販 PC での実験結果をご紹介します Dolphin Express 製品体系
More information論文誌用MS-Wordテンプレートファイル
組み込み向け軽量 Ruby の研究 開発 ~TJ ボードを使った CPU とハードウェア支援について ~ 佐藤雄亮 組み込みソフトウェアは私達の生活に深く密着しており 安全性も含め 高品質が要求され その開発は容易ではない 一方 組み込みソフトウェア開発の多くは C C++ 言語が用いられているが 習得が困難であったり コードが長く生産性が低いという問題がある そこで Ruby という日本製の開発言語は
More informationNUMAの構成
共有メモリを使ったデータ交換と同期 慶應義塾大学理工学部 天野英晴 hunga@am.ics.keio.ac.jp 同期の必要性 あるプロセッサが共有メモリに書いても 別のプロセッサにはそのことが分からない 同時に同じ共有変数に書き込みすると 結果がどうなるか分からない そもそも共有メモリって結構危険な代物 多くのプロセッサが並列に動くには何かの制御機構が要る 不可分命令 同期用メモリ バリア同期機構
More informationGPGPU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
More informationプログラミング実習I
プログラミング実習 I 05 関数 (1) 人間システム工学科井村誠孝 m.imura@kwansei.ac.jp 関数とは p.162 数学的には入力に対して出力が決まるもの C 言語では入出力が定まったひとまとまりの処理 入力や出力はあるときもないときもある main() も関数の一種 何かの仕事をこなしてくれる魔法のブラックボックス 例 : printf() 関数中で行われている処理の詳細を使う側は知らないが,
More informationStage 並列プログラミングを習得するためには : 1 計算機リテラシ, プログラミング言語 2 基本的な数値解析 3 実アプリケーション ( 例えば有限要素法, 分子動力学 ) のプログラミング 4 その並列化 という 4 つの段階 (stage) が必要である 本人材育成プログラムでは1~4を
コンピュータ科学特別講義 科学技術計算プログラミング I ( 有限要素法 ) 中島研吾 東京大学情報基盤センター 1. はじめに本稿では,2008 年度冬学期に実施した, コンピュータ科学特別講義 I 科学技術計算プログラミング ( 有限要素法 ) について紹介する 計算科学 工学, ハードウェアの急速な進歩, 発達を背景に, 第 3 の科学 としての大規模並列シミュレーションへの期待は, 産学において一層高まっている
More informationMicrosoft PowerPoint - ●SWIM_ _INET掲載用.pptx
シーケンスに基づく検索モデルの検索精度について 東京工芸大学工学部コンピュータ応用学科宇田川佳久 (1/3) (2/3) 要員数 情報システム開発のイメージソースコード検索機能 他人が作ったプログラムを保守する必要がある 実務面での応用 1 バグあるいは脆弱なコードを探す ( 品質の高いシステムを開発する ) 2 プログラム理解を支援する ( 第 3 者が書いたコードを保守する ) 要件定義外部設計内部設計
More informationMicrosoft PowerPoint - suda.pptx
GPU の HWアーキテクチャと高性能化手法 須田礼仁 ( 東京大学 ) 2011/03/22 GPU 高性能プログラミング GPU のハードウェアを理解する CUDA のソフトウェアを理解する CUDA でプログラムを書くのは難しくないが, CUDA で高速なプログラムを書くのは難しい どうすれば遅くなるかを理解する! 効果が大きいものから順に説明します 1 高性能プログラミングの手順 1. 現在のコードの,
More information新技術説明会 様式例
1 ロボットへの FPGA 導入を 容易化する コンポーネント技術 宇都宮大学大学院工学研究科情報システム科学専攻助教大川猛 2 従来技術とその問題点 FPGA(Field Programmable Gate Array) は 任意のディジタル論理回路をプログラム可能な LSI ソフトウェアでは時間がかかる画像認識処理等を ハードウェア化して 高速化 低消費電力化可能 問題点 FPGA 上の回路設計が難しい
More informationHphi実行環境導入マニュアル_v1.1.1
HΦ の計算環境構築方法マニュアル 2016 年 7 月 25 日 東大物性研ソフトウェア高度化推進チーム 目次 VirtualBox を利用した HΦ の導入... 2 VirtualBox を利用した MateriAppsLive! の導入... 3 MateriAppsLive! への HΦ のインストール... 6 ISSP スパコンシステム B での HΦ の利用方法... 8 各種ファイルの置き場所...
More informationOpenStack運用実践によるエンタープライズ適用に向けた課題と今後について~ベアメタルサービスの現状とDesign Summitでの討議状況~
OpenStack 運用実践によるエンタープライズ適用に向けた課題と今後について ~ ベアメタルサービスの現状と Design Summit での討議状況 ~ 2015 年 7 月 13 日富士通株式会社椎名宏徳 0 本日のアジェンダ Ironic の概要説明 ベアメタルサービスの現状と Design Summit での討議状況 1 Ironic の概要 2 ベアメタルサービス エンタープライズ適用に向けて必要な機能
More informationPowerPoint Presentation
VME Embedded System ユーザーズマニュアル ~ Slim VME Embedded ~ Tecstar Page: 1 Agenda 1. VME Embedded System 概要 2. VME Embedded の特徴 3. Embedded Overview 4. VMEファイルとHEXファイルについて 5. Slim VME について 6. Deployment Toolの起動方法について
More informationMicrosoft PowerPoint - 01_Vengineer.ppt
Software Driven Verification テストプログラムは C 言語で! SystemVerilog DPI-C を使えば こんなに便利に! 2011 年 9 月 30 日 コントローラ開発本部コントローラプラットフォーム第五開発部 宮下晴信 この資料で使用するシステム名 製品名等は一般にメーカーや 団体の登録商標などになっているものもあります なお この資料の中では トレードマーク
More informationMicrosoft PowerPoint - 阪大CMSI pptx
内容に関する質問は katagiri@cc.u-tokyo.ac.jp まで 第 3 回 OpenMP の基礎 東京大学情報基盤センター 片桐孝洋 1 講義日程と内容について (1 学期 : 木曜 3 限 ) 第 1 回 : プログラム高速化の基礎 2013 年 4 月 11 日 イントロダクション ループアンローリング キャッシュブロック化 数値計算ライブラリの利用 その他第 2 回 :MPIの基礎
More informationMicrosoft PowerPoint - 09.pptx
情報処理 Ⅱ 第 9 回 2014 年 12 月 22 日 ( 月 ) 関数とは なぜ関数 関数の分類 自作関数 : 自分で定義する. ユーザ関数 ユーザ定義関数 などともいう. 本日のテーマ ライブラリ関数 : 出来合いのもの.printf など. なぜ関数を定義するのか? 処理を共通化 ( 一般化 ) する プログラムの見通しをよくする 機能分割 ( モジュール化, 再利用 ) 責任 ( あるいは不具合の発生源
More informationgengo1-12
外部変数 関数の外で定義される変数を外部変数 ( 大域変数 ) と呼ぶ 外部変数のスコープは広域的 ( プログラム全体 ) 全ての関数で参照可能 int a=10; double x=3.14159; printf( a = %d\n, a); sample(); printf( %f\n, x); void sample(void) printf( %f\n, x); x += 1.0; 外部変数
More information£Ã¥×¥í¥°¥é¥ß¥ó¥°(2018) - Âè11²ó – ½ÉÂꣲ¤Î²òÀ⡤±é½¬£² –
(2018) 11 2018 12 13 2 g v dv x dt = bv x, dv y dt = g bv y (1) b v 0 θ x(t) = v 0 cos θ ( 1 e bt) (2) b y(t) = 1 ( v 0 sin θ + g ) ( 1 e bt) g b b b t (3) 11 ( ) p14 2 1 y 4 t m y > 0 y < 0 t m1 h = 0001
More information製品開発の現場では 各種のセンサーや測定環境を利用したデータ解析が行われ シミュレーションや動作検証等に役立てられています しかし 日々収集されるデータ量は増加し 解析も複雑化しており データ解析の負荷は徐々に重くなっています 例えば自動車の車両計測データを解析する場合 取得したデータをそのまま解析
ホワイトペーパー Excel と MATLAB の連携がデータ解析の課題を解決 製品開発の現場では 各種のセンサーや測定環境を利用したデータ解析が行われ シミュレーションや動作検証等に役立てられています しかし 日々収集されるデータ量は増加し 解析も複雑化しており データ解析の負荷は徐々に重くなっています 例えば自動車の車両計測データを解析する場合 取得したデータをそのまま解析に使用することはできず
More informationMicrosoft Word - ニュース200907xabclib-rev1.docx
自動チューニング機能付き疎行列反復解法ソルバー Xabclib の公開について 片桐孝洋 黒田久泰 ( 愛媛大学 兼務 ) 中島研吾東京大学情報基盤センター 1. はじめに 1.1 概要 (1)Xabclib とは本センターでは 自動チューニング機能付き疎行列反復解法ソルバー Xabclib(eXtended ABCLib) の試験公開を開始いたします Xabclib は 以下の 3 機能を提供する数値計算ライブラリです
More informationappli_HPhi_install
2018/3/7 HΦ version 3.0.0 インストール手順書 (Linux 64 ビット版 ) 目次 1. アプリケーション概要...- 1-2. システム環境...- 1-3. 必要なツール ライブラリのインストール...- 1-1 cmake...- 2-2 numpy...- 3-4. アプリケーションのインストール...- 4-5. 動作確認の実施...- 5 - 本手順書は HΦ
More information(Microsoft PowerPoint \215u\213`4\201i\221\272\210\344\201j.pptx)
AICS 村井均 RIKEN AICS HPC Summer School 2012 8/7/2012 1 背景 OpenMP とは OpenMP の基本 OpenMP プログラミングにおける注意点 やや高度な話題 2 共有メモリマルチプロセッサシステムの普及 共有メモリマルチプロセッサシステムのための並列化指示文を共通化する必要性 各社で仕様が異なり 移植性がない そして いまやマルチコア プロセッサが主流となり
More informationMicrosoft PowerPoint - Android+TPMによるセキュアブート_KDDI研_後日配布用
Android(ARM)+TPM による セキュアブート KDDI 研究所竹森敬祐 (Ph.D) Android OS は 通常利用においてシステム領域の完全性が維持されている 組み込み OS としても利用される Android OS のセキュアブートの意義を考察する 1 背景 : root 権限奪取とシステム改造の流れ 攻撃のシナリオ Step1: root 権限奪取アプリをユーザ領域にインストールし
More informationBW BW
Induced Sorting BW 11T2042B 2015 3 23 1 1 1.1................................ 1 1.2................................... 1 2 BW 1 2.1..................................... 2 2.2 BW.................................
More information行列の反復解法 1. 点 Jacobi 法 数値解法の重要な概念の一つである反復法を取り上げ 連立一次方程式 Au=b の反復解法を調べる 行列のスペクトル半径と収束行列の定義を与える 行列のスペクトル半径行列 Aの固有値の絶対値の最大値でもって 行列 Aのスペクトル半径 r(a) を与える 収束行
行列の反復解法 1. 点 Jacobi 法 数値解法の重要な概念の一つである反復法を取り上げ 連立一次方程式 Au=b の反復解法を調べる 行列のスペクトル半径と収束行列の定義を与える 行列のスペクトル半径行列 Aの固有値の絶対値の最大値でもって 行列 Aのスペクトル半径 r(a) を与える 収束行列 B が正方行列で のとき B を収束行列と呼ぶ 定理収束行列のスペクトル半径は である 簡単な証明もし
More information多次元レーザー分光で探る凝縮分子系の超高速動力学
波動方程式と量子力学 谷村吉隆 京都大学理学研究科化学専攻 http:theochem.kuchem.kyoto-u.ac.jp TA: 岩元佑樹 iwamoto.y@kuchem.kyoto-u.ac.jp ベクトルと行列の作法 A 列ベクトル c = c c 行ベクトル A = [ c c c ] 転置ベクトル T A = [ c c c ] AA 内積 c AA = [ c c c ] c =
More informationPowerPoint プレゼンテーション
講座準備 講座資料は次の URL から DL 可能 https://goo.gl/jnrfth 1 ポインタ講座 2017/01/06,09 fumi 2 はじめに ポインタはC 言語において理解が難しいとされる そのポインタを理解することを目的とする 講座は1 日で行うので 詳しいことは調べること 3 はじめに みなさん復習はしましたか? 4 & 演算子 & 演算子を使うと 変数のアドレスが得られる
More informationMicrosoft PowerPoint - yamagata.ppt
グリッド上におけるにおける仮想計算 機を用いたいたジョブジョブ実行環境 構築システムシステムの高速化 山形育平 高宮安仁 中田秀基, 松岡聡, : 東京工業大学 : 産業技術総合研究所 : 国立情報学研究所 1 背景 グリッド技術の普及 複数ユーザがネットワーク接続された計算機資源を共有する機会が増加 ユーザが利用する OS やライブラリが多様化 各計算機にインストールされている必要がある 各計算機間で管理ポリシーが異なる
More information智美塾 ゆもつよメソッドのアーキテクチャ
ゆもつよメソッドのテスト要求分析とテストアーキテクチャ設計 JaSST13 東京智美塾 2013 年 1 月 30 日 湯本剛 ( 日本 HP) tsuyoshi.yumoto@hp.com ゆもつよ風テスト開発プロセス テスト計画 実現したい品質の具体的把握 テスト箇所の選択 テストの目的設定 テスト対象アイテム特定 テスト分析 テストタイプ特定 機能の整理 & 再分類 テスト条件となる仕様項目特定
More information09.pptx
講義内容 数値解析 第 9 回 5 年 6 月 7 日 水 理学部物理学科情報理学コース. 非線形方程式の数値解法. はじめに. 分法. 補間法.4 ニュートン法.4. 多変数問題への応用.4. ニュートン法の収束性. 連立 次方程式の解法. 序論と行列計算の基礎. ガウスの消去法. 重対角行列の場合の解法項目を変更しました.4 LU 分解法.5 特異値分解法.6 共役勾配法.7 反復法.7. ヤコビ法.7.
More informationRL78開発環境移行ガイド R8C/M16C, H8S/H8SXからRL78への移行(統合開発環境編)(High-performance Embedded Workshop→CS+)
RL78 開発環境移行ガイド R8C/M16C, H8S/H8SXからRL78への移行 ( 統合開発環境編 ) (High-performance Embedded Workshop CS+) 2017/4/7 R20UT2087JJ0103 ソフトウェア事業部ソフトウエア技術部ルネサスシステムデザイン株式会社 はじめに 本資料は 統合開発環境 High-performance Embedded Workshop
More informationマニュアル訂正連絡票
< マニュアル訂正連絡票 > FUJITSU Software ASP システムコマンド集 V29 [J2K0592001A] 2018 年 12 月 25 日発行 修正箇所 ( 章節項 ): STRRDAT コマンドの CAPCNV のオペランド説明 CAPCNV( 整数型 ): 英小文字変換モードを指定する. @YES: 英小文字を英大文字に変換する. @NO: 英小文字をエラーにする. CAPCNV(
More information4 月 東京都立蔵前工業高等学校平成 30 年度教科 ( 工業 ) 科目 ( プログラミング技術 ) 年間授業計画 教科 :( 工業 ) 科目 :( プログラミング技術 ) 単位数 : 2 単位 対象学年組 :( 第 3 学年電気科 ) 教科担当者 :( 高橋寛 三枝明夫 ) 使用教科書 :( プロ
4 東京都立蔵前工業高等学校平成 30 年度教科 ( 工業 ) 科目 ( プログラミング技術 ) 年間授業計画 教科 :( 工業 ) 科目 :( プログラミング技術 ) 単位数 : 2 単位 対象学年組 :( 第 3 学年電気科 ) 教科担当者 :( 高橋寛 三枝明夫 ) 使用教科書 :( プログラミング技術 工業 333 実教出版 ) 共通 : 科目 プログラミング技術 のオリエンテーション プログラミング技術は
More informationProg1_12th
2013 年 7 月 4 日 ( 木 ) 実施 ファイル処理ファイルとはファイル (file) は日常用語では紙などを綴じたものを表すが, コンピュータ用語ではデータの集合体を指す言葉である ファイルは例えば, 文書ファイルやプログラムファイルのように, 用途によって分類されることもあれば, また, テキストファイルやバイナリファイルのように, ファイルの作り方によって分類されることもある なお,
More informationParallelCalculationSeminar_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
More information第9回 配列(array)型の変数
第 12 回 配列型の変数 情報処理演習 ( テキスト : 第 4 章, 第 8 章 ) 今日の内容 1. 配列の必要性 2. 配列の宣言 3. 配列変数のイメージ 4. 配列変数を使用した例 5. 範囲を超えた添字を使うと? 6. 多次元配列変数 7. 多次元配列変数を使用した例 8. データのソーティング 9. 今日の練習問題 多数のデータ処理 1. 配列の必要性 ( テキスト 31 ページ )
More informationPowerPoint プレゼンテーション
Foundation アプライアンス スケーラブルシステムズ株式会社 サーバ クラスタの課題 複数のシステムを一つの だけで容易に管理することは出来ないだろうか? アプリケーションがより多くのメモリを必要とするのだけど ハードウエアの増設なしで対応出来ないだろうか? 現在の利用環境のまま 利用できるコア数やメモリサイズの増強を図ることは出来ないだろうか? 短時間で導入可能で また 必要に応じて 柔軟にシステム構成の変更が可能なソリューションは無いだろうか?...
More informationMicrosoft 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
More information