並列プログラムのテスト | iSUS
この記事は、インテル® デベロッパー・ゾーンに掲載されている「Testing Parallel Programs」(http://software.intel.com/en-us/articles/testing-parallel-programs) の日本語参考訳です。 情報科学分野では、より高速なパフォーマンスへの渇望が満たされることはありません。今日では、スピードだけでなく、より小さく強力なモバイルデバイスでのパフォーマンス要求が高まっています。この高まるユーザーの期待に応えるため、OEM デバイスでは高速なマルチコア・プロセッサーの採用が進むと IDC は予測しています [1]。今後、並列プログラムはマルチコア・テクノロジーを最大限に活用するためモバイルデバイスで幅広く使用されるでしょう。 開発テストは、ソフトウェア開発サイクルにおいて最もコストがかかるフェーズの 1 つです。大手
マルチスレッド開発ガイド： 2.4 非ブロッキング・ロックの使用 | iSUS
この記事は、インテル® ソフトウェア・ネットワークに掲載されている「Use Non-blocking Locks When Possible」 (https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/use-non-blocking-locks-when-possible.html) の日本語参考訳です。 編集注記: 本記事は、2011 年 5 月 4 日に公開されたものを、加筆・修正したものです。 スレッドは、サポートされているスレッドモデルで提供される同期プリミティブを実行して共有リソースで同期します。同期プリミティブ (mutex やセマフォーなど) は、1 つのスレッドだけがロックを保持できるようにし、その間ほかのスレッドはタイムアウト・メカニズムに応じてスピンまたはブロックされるようにします。ブロッキングはコス
コンパイラー最適化入門： 第2回 SIMD 命令と伝統的な IA 命令 | iSUS
Visual* C++、GCC*、インテル® C++ コンパイラーなど、広く利用されているコンパイラーには様々な最適化オプションが用意されています。SIMD 命令にはどれほどの効果があるのか、そして通常の IA 命令との違いは？ この回では、SIMD 命令の効果について説明します。 第1回 第2回 第3回 第4回 第5回 最終回 SIMD 命令を利用すると劇的にアプリケーションの性能を改善できることがあります。Visual* C++、GCC*、インテル® C++ コンパイラーなど主要なコンパイラーは、SIMD 命令を利用した実行コードを生成することができますが、コンパイラーによってその最適化能力が異なります。利用するコンパイラーの特性を知っておくと良いでしょう。 for(int i; i<MAX; i++) A[i] += B[i] * C[i]; // A, B, C の配列が単精度浮動
マルチスレッド・アプリケーション開発のためのガイド | iSUS
このガイドは、インテル コーポレーションが提供するガイド「Intel Guide for Developing Multithreaded Applications」(http://software.intel.com/en-us/articles/intel-guide-for-developing-multithreaded-applications/) の日本語参考訳です。 編集注記: 本記事は、2011 年 5 月 4 日に公開されたものを、加筆・修正したものです。 この記事は、体系的および段階的な最適化フレームワークを通じて、アプリケーション・コードのパフォーマンスを最大限に活用する、開発者をサポートするインテル® Modern Code 開発者コミュニティーのドキュメントの一部です。この一連の記事では並列化に注目します。 第 1 章 – アプリケーションのスレッド化 並列パフォ
マルチスレッド開発ガイド： 1.3 粒度と並列パフォーマンス | iSUS
この記事は、インテル® ソフトウェア・ネットワークに掲載されている「Granularity and Parallel Performance」 (https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/granularity-and-parallel-performance.html) の日本語参考訳です。 編集注記: 本記事は、2011 年 5 月 4 日に公開されたものを、加筆・修正したものです。 優れた並列パフォーマンスを達成するには、アプリケーションが適切な粒度を持つことが重要です。粒度とは、並列タスクにおける実際の処理量を指します。粒度が細かすぎると通信オーバーヘッドによってパフォーマンスが損なわれ、粒度が粗すぎるとロード・インバランスによってパフォーマンスが損なわれます。ロード・インバランスと通信オーバーヘッド
並列プログラミングのエキスパートのようになるには – パート 1: 並行性 (コンカレンシー) と並列性 (パラレリズム) | iSUS
この記事は、インテル® ソフトウェア・ネットワークに掲載されている「How to sound like a Parallel Programming Expert Part 1: Introducing concurrency and parallelism」(http://software.intel.com/en-us/articles/how-to-sound-like-a-parallel-programming-expert-part-1-introducing-concurrency-and-parallelism/) の日本語参考訳です。 並列プログラミングのエキスパートのようになるには パート1 パート2 パート3 パート4 並列コンピューティングの時代がやってきました。現に、これを書いているのはデュアルコアのラップトップです。先日、息子が買ったゲーム機には 9 コアが、そ
Microsoft PowerPoint - 07 Parallel Programming PatternsJP_May27 [互換モード]
並列プログラミングパターン 2011年5月27日 Intel® Software College Intel、インテル、 Intel ロゴは、アメリカ合衆国およびその他の国における Intel Corporation またはその子会社の商標または登録商標です。 © 2008 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。 記載内容は予告なしに変更されることがあります。 ＊その他の社名、製品名などは、一般に各社の表示、商標または登録商標です。 2 目的 このセッションを通じて可能になること: • デザインパターンに隠されるコンセプトと並列デザインパターンについて説明できる • 既存のシリアルコードやアルゴリズムをスレッド化する際に、より良いアルゴリズム構造の デザインパターン（タスク並列かジオメトリー分解か）を選択できるようになる • 既存のシリアルコードやアルゴリズム
マルチスレッド開発ガイド： 3.5 NUMA 向けのアプリケーションの最適化 | iSUS
この記事は、インテル® ソフトウェア・ネットワークに掲載されている「Optimizing Applications for NUMA」(http://software.intel.com/en-us/articles/optimizing-applications-for-numa/) の日本語参考訳です。 編集注記: 本記事は、2012 年 2 月 24 日に公開されたものを、加筆・修正したものです。 はじめに NUMA (Non-Uniform Memory Access) とは、共有メモリー型アーキテクチャーで、マルチプロセッサー・システムにおけるプロセッサーのメインメモリーの配置を表します。他の多くのプロセッサー・アーキテクチャーの特徴と同様に、NUMA を知らなければ、アプリケーションのメモリー・パフォーマンスを最適化することはできません。幸いなことに、NUMA ベースのアプリケ
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