目次
まえがき
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第1章スーパーコンピュータとアプリケーションの性能
1.1 スーパーコンピュータとは？
1.2 高性能アプリケーションとは？
第2章アプリケーションの性能最適化
2.1 性能評価方法
2.2 現状認識–ソースコードの調査
2.3 現状認識–測定法
2.4 現状認識–演算・通信カーネルの決定
2.5 問題点の把握–高並列に関する問題点の評価法
2.6 問題点の把握–CPU 単体性能に関する問題点の評価法
2.7 高並列に関する問題パターン別の性能最適化技術
2.8 CPU 単体性能に関する性能最適化
第3章アプリケーションの性能最適化の実例
3.1 「京」性能実証のためのアプリケーション
3.2 「京」のシステム概要
3.3 性能評価のための計算機環境
3.4 高並列性能最適化の実例の概要
3.5 RSDFT の性能最適化
3.6 PHASE の性能最適化
3.7 CPU 単体性能最適化の実例の概要
3.8 Seism3D のCPU 単体性能最適化の実例
3.9 FFB のCPU 単体性能最適化
第4章大規模系での高速フーリエ変換
4.1 高速Fourier 変換
4.2 多次元FFT
4.3 2 次元分割を用いた並列3 次元FFT アルゴリズム
4.4 GPU クラスタにおける並列1 次元FFT
4.5 まとめ
4.6 練習問題
第5章オーダーN 法
5.1 密度汎関数理論
5.2 電子の近視性(Nearsightedness)
5.3 局在基底法
5.4 オーダーN 法
5.5 超並列化の方法
5.6 オーダーN 法の応用
5.7 数値厳密な低次スケーリング法
5.8 まとめ
第6章大規模MD並列化の技術
6.1 階層的並列化
6.2 トーラスネットワークの特徴を踏まえた並列化方法
6.3 並列性能を高めるためのデータ構造
6.4 分子動力学計算の概要
6.5 具体的なMPI 並列化事例
6.6 演算の効率化
6.7 まとめ
第7章大規模量子化学計算
7.1 量子化学計算の目的と種類
7.2 SCF 計算の構成要素
7.3 post-HF 計算の構成要素
7.4 大規模系に適用するための量子化学計算法
7.5 結びに
第8章OpenAcc によるGPU Computing
8.1 はじめに
8.2 OpenACC とは
8.3 OpenACC によるアプリケーションのGPU 化の推奨方法
8.4 ホットスポットの特定
8.5 ループの並列化
8.6 データ転送の最適化
8.7 ループの最適化
8.8 まとめ
第9章インテルXeon Phi プロセッサ向け最適化、並列化概要
9.1 はじめに
9.2 プログラミング言語
9.3 ベクトル化
9.4 キャッシュ
9.5 インテルXeon Phi プロセッサ(開発コード名Knights Landing) 概要
9.6 MCDRAM の使用方法
9.7 ベクトル化を妨げる原因と解決方法
9.8 最適化ツールを使ったベクトル化
9.9 マルチスレッド化
9.10 MPI アプリケーション
9.11 まとめ
索引
