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目次

  • 第1章 スーパーコンピュータとアプリケーションの性能
    • 1.1 スーパーコンピュータとは?
    • 1.2 高性能アプリケーションとは?
  • 第2章 アプリケーションの性能最適化
    • 2.1 性能評価方法
    • 2.2 現状認識−ソースコードの調査
    • 2.3 現状認識−測定法
    • 2.4 現状認識−演算・通信カーネルの決定
    • 2.5 問題点の把握−高並列に関する問題点の評価法
    • 2.6 問題点の把握−CPU単体性能に関する問題点の評価法
    • 2.7 高並列に関する問題パターン別の性能最適化技術
    • 2.8 CPU単体性能に関する性能最適化
  • 第3章 アプリケーションの性能最適化の実例
    • 3.1 「京」性能実証のためのアプリケーション
    • 3.2 「京」のシステム概要
    • 3.3 性能評価のための計算機環境
    • 3.4 高並列性能最適化の実例の概要
    • 3.5 RSDFTの性能最適化
    • 3.6 PHASEの性能最適化
    • 3.7 CPU単体性能最適化の実例の概要
    • 3.8 Seism3DのCPU単体性能最適化の実例
    • 3.9 FFBのCPU単体性能最適化
  • 第4章 大規模系での高速フーリエ変換
    • 4.1 高速Fourier変換
    • 4.2 多次元FFT
    • 4.3 2次元分割を用いた並列3次元FFTアルゴリズム
    • 4.4 GPUクラスタにおける並列1次元FFT
    • 4.5 まとめ
  • 第5章 オーダーN法
    • 5.1 密度汎関数理論
    • 5.2 電子の近視性(Nearsightedness)
    • 5.3 局在基底法
    • 5.4 オーダーN法
    • 5.5 超並列化の方法
    • 5.6 オーダーN法の応用
    • 5.7 数値厳密な低次スケーリング法
    • 5.8 まとめ
  • 第6章 大規模MD並列化の技術
    • 6.1 階層的並列化
    • 6.2 トーラスネットワークの特徴を踏まえた並列化方法
    • 6.3 並列性能を高めるためのデータ構造
    • 6.4 分子動力学計算の概要
    • 6.5 具体的なMPI並列化事例
    • 6.6 演算の効率化
    • 6.7 まとめ
  • 第7章 大規模量子化学計算
    • 7.1 量子化学計算の目的と種類
    • 7.2 SCF計算の構成要素
    • 7.3 post‐HF計算の構成要素
    • 7.4 大規模系に適用するための量子化学計算法
    • 7.5 結びに
  • 第8章 OpenAccによるGPU Computing
    • 8.1 はじめに
    • 8.2 OpenACCとは
    • 8.3 OpenACCによるアプリケーションのGPU化の推奨方法
    • 8.4 ホットスポットの特定
    • 8.5 ループの並列化
    • 8.6 データ転送の最適化
    • 8.7 ループの最適化
    • 8.8 まとめ
  • 第9章 インテルXeon Phiプロセッサ向け最適化、並列化概要
    • 9.1 はじめに
    • 9.2 プログラミング言語
    • 9.3 ベクトル化
    • 9.4 キャッシュ
    • 9.5 インテルXeon Phiプロセッサ(開発コード名Knights Landing)概要
    • 9.6 MCDRAMの使用方法
    • 9.7 ベクトル化を妨げる原因と解決方法
    • 9.8 最適化ツールを使ったベクトル化
    • 9.9 マルチスレッド化
    • 9.10 MPIアプリケーション
    • 9.11 まとめ

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