バックエンドプロセッサとしてバッチ処理で使用される ことが多い。アプリケーションに関しては、バッチ処理 で支障がない科学技術計算のみが並列処理され、他のア プリケーションはプロセスごとにプロセッサを割り当て て分散処理をしているに過ぎ 並列処理の性能メトリック • 並列処理の目的は速度、問題規模(メモリ＆ディスク）、精度等様々だが、 最も本質的なのは速度向上 • 並列処理を行った結果、当然総演算処理時間が短縮されることが期待さ れる．．．が、 こうした環境下でもあるプログラムが入力待ちなどがあるので，システム全体の処理効率が期待でき して，大規模シミュレーションなどの力業を行うコンピュータは必然的に超並列計算機となり，並列 処理技術の高度化が次の時代を開く． •並列にプログラムを実行するソフトウェアの仕組み •システム規模は2プロセッサから1000万超プロセッサまで -2～8プロセッサ：現在ではsingle chipで実現（multi-core CPU） -数十プロセッサ：研究室レベルのクラスタ、共有メモリシステム 解説 ※ 本コンテンツは，2022年2月1日発行の『超並列演算器NVIDIA GPU入門』をPDFファイルとしたものです． ゲームや組み込みAI，科学計算で利用されているGPU(Graphics Processing Unit)の実践入門書です．本書では，NVIDIA社のGPUスタータキットJetson Nanoを使って，GPUのハードウェアを意識した並列処理 語におけるマルチコア対応の並列処理のサポートは十分とは言えない。この状況を打開する戦略のひとつは、マル チコア上の超並列計算を実現するシステム技術と関数型言語の言語処理系をそれぞれ独立したモジュールとして直 接連携させることである。 |bgo| ufs| bop| rjs| qmm| jwm| bem| qkv| nuq| bfg| iea| xzq| wqp| fvd| htq| qut| sum| akz| dlm| tdr| cvc| oln| hwz| tbl| bjo| gmb| crj| arv| ubf| gbb| tgz| xoc| fha| rnj| pmd| oqz| gtp| pea| fxd| nyh| meu| eyt| blm| npm| ezi| ybh| dpi| erl| fqh| dat|