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#contents *高速化の初歩 [#w1823c06] 計算機のもつ性能を最大限引出すためには、ハードウェアの 構造を理解した上でプログラムを改良してゆくことが不可欠です。 掲載できる情報がありましたら、jicfus-support-at-ccs.tsukuba.ac.jp（-at-を@にして下さい）までお寄せ下さい。 **[[分散メモリ並列計算:http://www.jicfus.jp/wiki/index.php?%E5%88%86%E6%95%A3%E3%83%A1%E3%83%A2%E3%83%AA%E4%B8%A6%E5%88%97%E8%A8%88%E7%AE%97]] [#p9853399] 最近のスーパーコンピュータは、それぞれメモリを備えた計算ノードが多数並列に動作する、分散メモリの並列計算機が主流です。このような計算機を有効利用するには、プログラムの並列化が必要です。分散メモリ型並列計算機に対応するための並列化手法をまとめています。 **[[共有メモリ並列計算:http://www.jicfus.jp/wiki/index.php?%E5%85%B1%E6%9C%89%E3%83%A1%E3%83%A2%E3%83%AA%E4%B8%A6%E5%88%97%E8%A8%88%E7%AE%97]] [#ea754f5f] 最近のCPUはマルチコア化によって処理能力を向上させているものが多くなっています。このようなプロセッサコアがメモリを共有する形で演算ユニットを構成している場合には、プログラムのマルチスレッド化によって性能を引き出すことが可能です。共有メモリ型並列計算機に対応するための並列化手法をまとめています。 **演算アクセラレータ [#x601fcf0] **[[演算アクセラレータ]] [#x601fcf0] 演算アクセラレータは、GPGPUやGRAPEなどのように、ホスト計算機(CPU)を補佐して特定の演算を高速に実行する計算デバイスです。 **[[一般的な高速化の手法]] [#je5e27d3] プログラムの高速化についての一般的な手法をまとめていきます。 **[[高速化の事例]] [#rcd9ffd9] 数値シミュレーションの高速化を行った事例を掲載しています。
