大和田/日誌/2009-05-18
をテンプレートにして作成
[
トップ
] [
新規
|
一覧
|
単語検索
|
最終更新
|
ヘルプ
|
ログイン
]
開始行:
[[大和田/日誌]]
-並列処理輪講 (Cont.)
--Slide 1 (Parallel techniques)
---この本で扱う並列プログラミングのテクニック。
--Slide 2 (Chapter 3 title)
---この章では、Embarrassingly parallel computations (驚異的並列計算)を扱う。
--Slide 3 (Embarrassingly parallel computations)
---驚異的並列計算とは、プロセス間通信がなく、完全にプロセスが独立した計算モデルで表現できるものを指す。
---プロセス間に通信がないということは、それぞれのプロセスは演算に100%の力を発揮できる。
--Slide 4 (Practical embarrassingly parallel computation with static process creation and master-slave approach)
---Embarrassingly parallel computationsに対して、データの分配と結果の収集を必要とするものをPractical embarrassingly parallel computation (近驚異的並列計算)と呼ぶ。
---静的プロセス生成の場合は、全てのプロセスを同時に起動した後、マスタプロセスがスレーブプロセスに対してデータを送信し、スレーブプロセスで行った演算の結果を受信する。
--Slide 5 (Practical embarrassingly parallel computation with dynamic process creation and master-slave approach)
---動的プロセス生成の場合は、スレーブプロセスの起動をマスタプロセスが行う以外は、同じである。
---マスタプロセスは、スレーブプロセスが行うものと同じ演算は行わないことが多い。(スレーブプロセスの結果を受信する際に、マスタプロセスによる処理が必要になる場合)
---本章では、スレーブプロセス間の相互作用が最小限であるような例を考える。
--Slide 6 (Embarrassingly parallel computation examples)
---驚異的並列計算の例として、低レベル画像処理、マンデルブロ集合、モンテカルロ法を説明する。
--Slide 7 (Low level image processing)
---低レベル画像処理は、局所的な画素データだけを用いて演算することができる。
---特に画像の幾何学的変換では、各画素に対する変換が他の画素の変換と完全に独立であるから、真に驚異的並列計算となる。
--Slide 8 (Some geometrical operations)
---シフト、スケーリングの解説。
--Slide 9 (Cont.)
---ローテーションの解説
--Slide 10 (Partitioning into regions for individual processes)
---640×480の画像を例に、1つのプロセスに割り当てるデータを80×80とし、パーティションで分割した例。
---分割したデータを1つのプロセスの割り当てて並列処理を行う。
--Slide 11 (Mandelbrot set)
---atode
--Slide 12 (Sequential routine computing value of one point returning number of iterations)
---プログラムの例。
--Slide 13 (Mandelbrot set)
---マンデルブロ集合の画像。
--Slide 14 (Parallelizing Mandelbrot set computation)
---静的タスク割り当てと動的タスク割り当ての両方について言及する。
--Slide 15 (Dynamic task assignment work pool/processor farms)
---動的タスク割り当て。
---動的負荷平均化。ワークプール法。
---各プロセスは割り当てられたタスクを実行すると、演算結果を返して、新しいタスクを要求する。ワークプールには実行すべきタスクが用意されている。
--Slide 16 (Monte Carlo methods)
---モンテカルロ法。
---乱数を用いる。
--Slide 17 (Example - to calculate pi)
---1辺が2の正方形と、それに内接する半径1の円の面積比はpi/4になる。
---正方形の内部の点をランダムに選択していくと、円内の点を選んだ割合はpi/4になる。
--Slide 18 (Cont.)
---正方形と円の関係。
--Slide 19 (Computing an integral)
---1/4の領域はインテグラルを用いて記述できる。
--Slide 20 (Alternative better method)
---モンテカルロ法を用いて面積を求める。
--Slide 21 (Example)
---積分を求める例。
--Slide 22
---モンテカルロ法を並列化する場合には、乱数生成の方法についてよく考える必要がある。
終了行:
[[大和田/日誌]]
-並列処理輪講 (Cont.)
--Slide 1 (Parallel techniques)
---この本で扱う並列プログラミングのテクニック。
--Slide 2 (Chapter 3 title)
---この章では、Embarrassingly parallel computations (驚異的並列計算)を扱う。
--Slide 3 (Embarrassingly parallel computations)
---驚異的並列計算とは、プロセス間通信がなく、完全にプロセスが独立した計算モデルで表現できるものを指す。
---プロセス間に通信がないということは、それぞれのプロセスは演算に100%の力を発揮できる。
--Slide 4 (Practical embarrassingly parallel computation with static process creation and master-slave approach)
---Embarrassingly parallel computationsに対して、データの分配と結果の収集を必要とするものをPractical embarrassingly parallel computation (近驚異的並列計算)と呼ぶ。
---静的プロセス生成の場合は、全てのプロセスを同時に起動した後、マスタプロセスがスレーブプロセスに対してデータを送信し、スレーブプロセスで行った演算の結果を受信する。
--Slide 5 (Practical embarrassingly parallel computation with dynamic process creation and master-slave approach)
---動的プロセス生成の場合は、スレーブプロセスの起動をマスタプロセスが行う以外は、同じである。
---マスタプロセスは、スレーブプロセスが行うものと同じ演算は行わないことが多い。(スレーブプロセスの結果を受信する際に、マスタプロセスによる処理が必要になる場合)
---本章では、スレーブプロセス間の相互作用が最小限であるような例を考える。
--Slide 6 (Embarrassingly parallel computation examples)
---驚異的並列計算の例として、低レベル画像処理、マンデルブロ集合、モンテカルロ法を説明する。
--Slide 7 (Low level image processing)
---低レベル画像処理は、局所的な画素データだけを用いて演算することができる。
---特に画像の幾何学的変換では、各画素に対する変換が他の画素の変換と完全に独立であるから、真に驚異的並列計算となる。
--Slide 8 (Some geometrical operations)
---シフト、スケーリングの解説。
--Slide 9 (Cont.)
---ローテーションの解説
--Slide 10 (Partitioning into regions for individual processes)
---640×480の画像を例に、1つのプロセスに割り当てるデータを80×80とし、パーティションで分割した例。
---分割したデータを1つのプロセスの割り当てて並列処理を行う。
--Slide 11 (Mandelbrot set)
---atode
--Slide 12 (Sequential routine computing value of one point returning number of iterations)
---プログラムの例。
--Slide 13 (Mandelbrot set)
---マンデルブロ集合の画像。
--Slide 14 (Parallelizing Mandelbrot set computation)
---静的タスク割り当てと動的タスク割り当ての両方について言及する。
--Slide 15 (Dynamic task assignment work pool/processor farms)
---動的タスク割り当て。
---動的負荷平均化。ワークプール法。
---各プロセスは割り当てられたタスクを実行すると、演算結果を返して、新しいタスクを要求する。ワークプールには実行すべきタスクが用意されている。
--Slide 16 (Monte Carlo methods)
---モンテカルロ法。
---乱数を用いる。
--Slide 17 (Example - to calculate pi)
---1辺が2の正方形と、それに内接する半径1の円の面積比はpi/4になる。
---正方形の内部の点をランダムに選択していくと、円内の点を選んだ割合はpi/4になる。
--Slide 18 (Cont.)
---正方形と円の関係。
--Slide 19 (Computing an integral)
---1/4の領域はインテグラルを用いて記述できる。
--Slide 20 (Alternative better method)
---モンテカルロ法を用いて面積を求める。
--Slide 21 (Example)
---積分を求める例。
--Slide 22
---モンテカルロ法を並列化する場合には、乱数生成の方法についてよく考える必要がある。
ページ名: