http://www.na.cse.nagoya-u.ac.jp/~reiji/lect/hpc02/template.html並列化テンプレート 1. アルゴリズムの並列性 1.1. 典型的な並列性 お互いに依存していない処理は、並列に処理することができる。並列性は問題ごとに 異なっており、すべてを尽くすことはできないが、以下は代表的なものである。 自明な並列性 最初にデータと仕事をばらまいて、最後に結果を回収・整理すればよいタイプ。 モンテカルロ法、パラメータサーベイ、探索問題などがある。 データのばらまき・回収に通信量が多すぎたり、データが１プロセッサのメモリに 入りきらない場合には、別の並列性を考慮する必要があることも。 データ並列 沢山のデータのそれぞれに対して処理を行うタイプ。 行列・ベクトルの計算、物理系シミュレーション、画像・信号処理関係などに多い。 個々のデータに対する処理に、どこのデータが必要となるかが並列化で重要となる。 タスク並列 内容の異なる沢山のタスク（処理
