並列処理実用？ 並列処理により、 現在時間がかかって実用しづらい処理を、 早くして実用にする １時間 ＝1/10⇒ ６分

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1 並列処理実用？ 並列処理により、 現在時間がかかって実用しづらい処理を、 早くして実用にする １時間 ＝1/10⇒ ６分
１時間　＝1/10⇒　６分 ８時間　＝1/10⇒　４８分 「ちょっと計算して試す」が可能になる

2 背景 マルチコアのCPUが入手可能になった ＰＣ教室に並んだＰＣを使える
Intel Xeon 　４コア⇒近々８コアに AMD　８コアに ＰＣ教室に並んだＰＣを使える 夜や休暇期間などは空いている 個々のＰＣは「並み」でも、９０台×４教室 ソフト環境（プラットフォーム・コンパイラ）も 　徐々に整備されてきている

3 先行研究～山のようにある ２つのモデル ～ メモリ共有vsメッセージ プログラムもデータも共有できる 別CPUへのデータ受け渡し早い
プログラムもデータも共有しない 別CPUへのデータ受け渡し遅い 多CPUも可（数百～数千）

4 先行研究～山のようにある ＣＰＵ×Ｎ台でも、Ｎ倍早くはならない 自明な問題もある ～ それを対象にしたい
（本質的に）どうしても直列部分がある 並列化の腕が悪いと、直列部分が増える Ｎ倍に近づける努力は大変 自動並列化は未だ課題が多い 今までは並列化するよりCPU高速化が安かった 自明な問題もある　～　それを対象にしたい

5 オープンな並列インタフェース？ メモリ共有型 ⇒ OpenMP メッセージパシング型 ⇒ MPICH2
ライブラリが提供される、カーネルはLinux組み込み済み 自動コンパイラもいくつか存在（Intelなど） メッセージパシング型　⇒　MPICH2 TCP/IPを使う　⇒　どうしてもオーバーヘッド大 ライブラリが提供される 自動は見かけない（無理？）

6 最初の実験環境 ＨＰのサーバー：Xeon 4コア×２ＣＰＵで 　８並列が可能なはず Ｌｉｎｕｘをインストールし利用可能 単純な並列度テスト

7 最初の実験環境（続） #!/bin/csh set N = 100000000 # Case of 1 process
#echo "" | pipebody $N #Case of 8 processes echo "" | pipebody $N | pipebody $N | pipebody $N | pipebody $N | pipebody $N | pipebody $ N | pipebody $N | pipebody $N

8 最初の実験環境（続） for (i=0; i<255; i++) bufin[i]='\0'; x = 0.0;
for (i=0; i<maxi; i++) { x = x + sin( (double) i/maxi ); } read(0, bufin, 256); printf("%s", strcat(bufin, "a")); fprintf(stderr, "%s", strcat(bufin, "a"));

9 最初の実験環境（結果） user system elapsed PCPU
プロセス１つ：　　 9.720u 0.028s 0: % 0+0k 0+0io 0pf+0w プロセス４つ：　　38.814u 0.036s 0: % 0+0k 0+0io 0pf+0w プロセス８つ：　　77.476u 0.020s 0: % 0+0k 0+0io 0pf+0w プロセス９つ：　　87.301u 0.040s 0: % 0+0k 0+0io 0pf+0w プロセス１２：　　 u 0.028s 0: % 0+0k 0+0io 0pf+0w プロセス１６：　　 u 0.044s 0: % 0+0k 0+0io 0pf+0w