【研究科横断型教育の概要・目的】
基本的な並列プログラミングの習得に止まらず、具体的な題材を課題とした実習により、計算科学の技法の習得ができる。そのため、より実践的な場面での学習成果の活用が期待される。特に、計算科学の技法を強く意識していなかった理系分野の大学院生が、この授業を受講することにより、新しい視点で、自分の分野の研究にアプローチできるようになる。

・逐次計算の高速化(1回)
計算機アーキテクチャの説明、キャッシュの有効活用、データの再利用、さらに演算器の有効活用、効率的なプログラムを作成する上での注意事項などハイパフォーマンスコンピューティングという分野の基本的な内容を解説する。

・OpenMP 入門(2回)
OpenMP並列プログラミングの基本的な考え方と技法について解説する。簡単な課題を用いて実習を行う。

・MPI入門(2回)
MPI並列プログラミングの基本的な考え方と技法について解説する。簡単な課題を用いて実習を行う。

・最小二乗法を行うためのC言語によるコードの作成 (8回)
最小二乗法については、列フルランク行列の場合には、QR分解によって計算可能である。よって、始めに、列フルランク行列の場合を仮定し、QR分解を行うための逐次計算のコードを、「逐次計算の高速化」の内容を意識して作成する。次に、そのアルゴリズムを基礎として、MPI並列計算用のQR分解法であるAll Reduce アルゴリズムを実装する。
列フルランクでない行列については、ピボット選択付QR分解の後、特異値分解を用いてノルム最小二乗解を求めるのが一般的であったが、近年、それに代わるより簡便な新しい手法が提案されており、この授業では、その手法を実装する。さらに、作成した逐次計算のコードをOpenMPの技法を用いた並列計算のコードへと拡張する。