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[Linux]シェルã§seqを使ã£ã¦1～10ã¾ã§ãƒ«ãƒ¼ãƒ—ã•ã›ã‚‹
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第１回 プãƒã‚°ãƒ©ãƒ 高速化ã®åŸºç¤Ž
内容ã«é–¢ã™ã‚‹è³ªå•ã¯ [email protected] ã¾ã§ 第１回 プãƒã‚°ãƒ©ãƒ 高速化ã®åŸºç¤Ž æ±äº¬å¤§å¦æƒ…å ±åŸºç›¤ã‚»ãƒ³ã‚¿ãƒ¼ 片æ¡åæ´‹ 1 ï¼’ï¼ï¼‘３年度 計算科å¦æŠ€è¡“特論A 本講義ã®ä½ç½®ã¥ã‘ 2 ï¼’ï¼ï¼‘３年度 計算科å¦æŠ€è¡“特論A 講義日程ã¨å†…容ã«ã¤ã„ã¦ ï½ ï¼’ï¼ï¼‘３年度 計算科å¦æŠ€è¡“特論Ａ（１å¦æœŸï¼šæœ¨æ›œ3é™ ï¼‰ ï½ ï½ ï½ ï½ ï½ ç¬¬ï¼‘å›žï¼šãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ 高速化ã®åŸºç¤Žã€2013å¹´4月11æ—¥ ï½ ã‚¤ãƒ³ãƒˆãƒãƒ€ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒ³ã€ãƒ«ãƒ¼ãƒ—アンãƒãƒ¼ãƒªãƒ³ã‚°ã€ã‚ャッシュブãƒãƒƒã‚¯åŒ–〠数値計算ライブラリã®åˆ©ç”¨ã€ãã®ä»– 第２回：MPIã®åŸºç¤Žã€2013å¹´4月18æ—¥ ï½ ä¸¦åˆ—å‡¦ç†ã®åŸºç¤Žã€MPIインターフェースã€MPI通信ã®ç¨®é¡žã€ãã®ä»– 第３回：OpenMPã®åŸºç¤Žã€2013å¹´4月25æ—¥ ï½ OpenMPã®åŸºç¤Žã€åˆ©ç”¨æ–¹æ³•ã€ãã®ä»– 第４回：Hybrid並列化技法(MPIã¨OpenMPã®å¿œç”¨)
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高性能プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°æŠ€æ³•ã®åŸºç¤Ž （１）
高性能プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°æŠ€æ³•ã®åŸºç¤Ž （１） æ±äº¬å¤§å¦æƒ…å ±åŸºç›¤ã‚»ãƒ³ã‚¿ãƒ¼ 准教授 片æ¡åæ´‹ ï¼’ï¼ï¼‘２年１ï¼æœˆï¼“ï¼æ—¥ï¼ˆç«ï¼‰ï¼‘ï¼ï¼šï¼“ï¼ï¼ï¼‘ï¼’ï¼šï¼‘ï¼ 1 スパコンプãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ï¼ˆï¼‘）ã€ï¼ˆâ… ） 講義日程（工å¦éƒ¨å…±é€šç§‘目） ï½ 1. レãƒãƒ¼ãƒˆãŠã‚ˆã³ã‚³ãƒ³ãƒ†ã‚¹ãƒˆèª²é¡Œ ï¼ˆç· åˆ‡ï¼š 2013å¹´2月12日（ç«ï¼‰24時）厳守 １ï¼æœˆï¼™æ—¥ï¼š ガイダンス １ï¼æœˆï¼‘ï¼–æ—¥ ï¬ 7. １２月１１日 ï¬ è¡Œåˆ—-行列ç©ã®ä¸¦åˆ—化（１） 行列ï¼è¡Œåˆ—ç©ã®ä¸¦åˆ—化（２） コンテスト課題発表 ＬＵ分解法（１） ＬＵ分解法（２） 並列数値処ç†ã®åŸºæœ¬æ¼”算（座å¦ï¼‰ 8. １２月１８日 ï¬ ï¬ 2. ï¬ ï¼‘ï¼æœˆï¼’３日：スパコン利用開始 ãƒã‚°ã‚¤ãƒ³ä½œæ¥ã€ãƒ†ã‚¹ãƒˆãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ 実行 3. ï¬ ï¼‘ï¼æœˆï¼“ï¼æ—¥ 高性能演算技法１ （ループアンãƒãƒ¼ãƒªãƒ³ã‚°ï¼‰ 9. ï¼’ï¼ï¼‘３年１月８日 ï¬ 10. １月１５日 ï¬ 4. ï¬ ï¼‘ï¼‘æœˆï¼–æ—¥
Gallery of Processor Cache Effects
Most of my readers will understand that cache is a fast but small type of memory that stores recently accessed memory locations. This description is reasonably accurate, but the “boring†details of how processor caches work can help a lot when trying to understand program performance. In this blog post, I will use code samples to illustrate various aspects of how caches work, and what is the impa
シェルスクリプトã®foræ–‡ã§æŒ‡å®šã—ãŸå›žæ•°ã ã‘ç¹°ã‚Šè¿”ã—処ç†ã‚’行ㆠ| guro_chanã®æ—¥è¨˜
シェルスクリプトã§ç¹°ã‚Šè¿”ã—処ç†ã‚’è¡Œã†ã¨ãå¿…è¦ã«ãªã‚‹ã“ã¨ãŒå¤šã„ãŒã€ã‚°ã‚°ã‚‹ã•ã‚“ã«ãŸãšãã¦ã¿ã¦ã‚‚案外ã™ãã«è¦‹ã¤ã‹ã‚‰ãªã„ã®ã§è¨˜éŒ²ã—ã¦ãŠãã‚‚ã®ã§ã‚る。1ã‹ã‚‰100ã¾ã§1ãšã¤å¢—åŠ ã•ã›ãªãŒã‚‰ç¹°ã‚Šè¿”ã™å ´åˆã¯ã“ã‚“ãªæ„Ÿã˜ã€‚ for i in `seq 1 1 100` do // do something done ワンライナーã§æ›¸ããªã‚‰ã“ã†ãªã‚‹ã€‚ $ for i in `seq 1 1 100`; do // do something; done 1 2 (snip) 99 100 2ãšã¤å¢—åŠ ã•ã›ã‚‹ãªã‚‰`seq 1 2 100`ã«ã™ã‚Œã°è‰¯ã„。 ãªãŠwhileæ–‡ã§ã‚‚åŒæ§˜ã®ã“ã¨ã¯ã§ãã‚‹ãŒé•·ããªã‚‹ã—複雑ã§åˆ†ã‹ã‚Šã«ãã„。 i=1 while [ $i -le 100 ]; do // do something i=`expr $i + 1` done ワンライナーã ã¨è¦‹ãŸç›®ã®è¤‡é›‘ã•ãŒã•ã‚‰ã«å¢—ã™ã€‚ $ i=1; w
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ランã‚ング
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Superscalar: extracting parallelism at runtime
Gurpur Prabhu
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