年度 |
2024年度 |
開講部局 |
情報科学部 |
講義コード |
KA211001 |
科目区分 |
専門教育科目 |
授業科目名 |
並列分散処理 |
授業科目名 (フリガナ) |
ヘイレツブンサンショリ |
英文授業科目名 |
Parallel and Distributed Processing |
担当教員名 |
笠置 明彦,伊藤 靖朗 |
担当教員名 (フリガナ) |
カサギ アキヒコ,イトウ ヤスアキ |
開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
3年次生 後期 集中 |
曜日・時限・講義室 |
(集) 集中 |
授業の方法 |
講義 |
授業の方法 【詳細情報】 |
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講義および演習。 |
単位 |
2.0 |
週時間 |
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使用言語 |
B
:
日本語・英語 |
学習の段階 |
3
:
中級レベル
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学問分野(分野) |
25
:
理工学 |
学問分野(分科) |
02
:
情報科学 |
対象学生 |
情報科学部3年次生 |
授業のキーワード |
UNIX, プロセス並列, スレッド並列, SIMD, GPU, CUDA |
教職専門科目 |
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教科専門科目 |
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プログラムの中での この授業科目の位置づけ (学部生対象科目のみ) | 基礎的な科目で学習した内容を用いて、専門的な技術に関する知識や理解を深める。 |
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到達度評価 の評価項目 (学部生対象科目のみ) | 計算機科学プログラム (能力・技能) ・D3. ハードウェアとソフトウェアの知識及びデータを効率的に処理するプログラミング能力.
データ科学プログラム (能力・技能) ・A. 情報基盤の開発技術,情報処理技術,データを分析して新しい付加価値を生む技術.
知能科学プログラム (能力・技能) ・D2. 人工知能やIoTなどの応用や発展に寄与できる情報処理能力やデータ分析能力. |
授業の目標・概要等 |
近年のマルチコアプロセッサの実情と並列処理の必要性を紹介し、CPU及びGPUを用いた並列演算の処理モデルと動作方法をそれぞれ解説する。多数のコアを用いた並列処理プログラミングへの動作と理解を深め、また、実践的な演習を介して並列処理のプログラミング能力を身につける。 |
授業計画 |
第1回:スレッド並列化概要 第2回:スレッド並列とOpenMP 第3回:スレッド並列プログラミング演習 第4回:スレッド並列プログラミング演習 第5回:プロセス並列概要 第6回:プロセス並列とMPI 第7回:プロセス並列プログラミング演習 第8回:プロセス並列プログラミング演習 第9回:GPU高速化概要 第10回:CUDAプログラミング基礎 第11回:CUDAプログラミング演習(基礎) 第12回:CUDAプログラミング演習(基礎) 第13回:GPU高速化手法 第14回:GPUプログラムのライブラリ化 第15回:CUDAプログラミング演習(応用)
レポート |
教科書・参考書等 |
配布資料 |
授業で使用する メディア・機器等 |
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【詳細情報】 |
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授業で取り入れる 学習手法 |
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予習・復習への アドバイス |
C言語の復習をしておいてください。 |
履修上の注意 受講条件等 |
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成績評価の基準等 |
演習とレポートによって総合的に評価する。 |
実務経験 |
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実務経験の概要と それに基づく授業内容 |
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メッセージ |
日程等の詳細は確定次第もみじで連絡します。 |
その他 |
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すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 |