1 広島大学 理学研究科 尾崎 裕介 石川 健一. 1. Graphic Processing Unit (GPU) とは？ 2. Nvidia CUDA programming model 3. GPU の高速化 4. QCD with CUDA 5. 結果 6. まとめ 2.

HBSP モデル上での 行列積を求めるアルゴリ ム 情報論理工学 吉岡健太.
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はじめてのCUDA 〜CUDA事始め〜 はるにゃん Lv１くまー.
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ストレージの最新動向 ITソリューション塾・第20期 2015年11月10日.
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IaaS型クラウドにおける インスタンス構成の動的最適化手法
Jh NAHI 横田　理央 (東京工業大学) Hierarchical low-rank approximation methods on distributed memory and GPUs 背景 　H行列、H2行列、HSS行列などの階層的低ランク近似法はO(N2)の要素を持つ密行列をO(N)の要素を持つ行列に圧縮することができる。圧縮された行列を用いることで、行列積、LU分解、固有値計算をO(NlogN)で行うことができるため、従来密行列の解法が用いられてきた分野では階層的低ランク近似法
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平成30年度高知工科大学教職科目 微分方程式特論I 11 高知大学教育学部技術教育コース 北川 晃.
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