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最終更新日:2025年10月17日

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スレッド並列コンピューティング

OpenMPは指示行を挿入するだけで手軽に「マルチスレッド並列化(multi-threading)」ができるため,マルチコアプロセッサ内の並列化に広く使用されている。本講義ではOpenMPによる並列化に関する講義・実習を実施する。本講義では対象アプリケーション(有限体積法(finite-volume method, FVM)によってポアソン方程式)をOpenMPによってマルチコアプロセッサ上で並列化するのに必要な計算手法,アルゴリズム,プログラミング手法の講義,実習の他,並列前処理手法の最新の研究に関する講義も実施する。プログラミング実習にはスーパーコンピュータシステム(Wisteria/BDEC-01(Odyssey))を使用する。

OpenMP is the most widely-used way for parallelization on each compute node with multiple cores because multi-threading can be done easily by just inserting "directives". In this class, lectures and exercises for parallelization by multi-threading of the target application (Poisson’s equation solver by FVM (finite-volume method)) on multicore processors using OpenMP are provided, which covers numerical algorithms, and programming methods. Moreover, lectures on recent research topics on parallel preconditioning methods will be also provided. The "Supercomputer System (Wisteria/BDEC-01(Odyssey))" is available for hands-on exercises.
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
3747-110
GEN-EE6d12L3
スレッド並列コンピューティング
中島 研吾
S1 S2
水曜1限
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講義使用言語
英語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
開講所属
工学系研究科
授業計画
・有限体積法 ・クリロフ部分空間法 ・前処理 ・OpenMP入門 ・リオ-ダリング/色づけ法 ・OpenMPによる並列化 ・並列反復法に関する研究動向 ・ECCS/Wisteria/BDEC-01(Odyssey)(情報基盤センター)による実習 - Finite-Volume Method (FVM) - Krylov Iterative Method - Preconditioning - Introduction to OpenMP - Reordering/Coloring Method - Parallel FVM Code using OpenMP - Recent Research Topics on Parallel Preconditioning Methods - Exercise using ECCS/Wisteria/BDEC-01(Odyssey) of ITC
授業の方法
講義は以下の3形態によって行う (1)対面(Zoom,ビデオ録画無し)浅野キャンパス情報基盤センター1F大演習室2 (2)Zoomによるオンライン (3)オンデマンドビデオ There are following three formats of the lectures: (1)On-Site at Asano Campus (Just On-Site, NO Zoom Options, NO Videos)ECCS104 (not 102) , 1F, ITC Bldg., Asano Campus (2)Online via Zoom (3)On-Demand Video
成績評価方法
課題レポート Reports
履修上の注意
実践力をつける
その他
前提となる知識と項目:・大学教養程度の物理,数学,基礎的数値解析(ガウスの消去法,SOR法等)の知識 ・UNIXの基本的な知識と利用経験(viまたはemacsを最低限使えること) ・CまたはFortranの基本的な知識と利用経験 【Prerequisites】 - Knowledge and experiences in fundamental methods for numerical analysis (e.g. Gaussian elimination, SOR) - Knowledge and experiences in UNIX (experiences in vi or emacs are minimum requirement) - Experiences in programming using Fortran or C