インテル® Xeon Phi™ プロセッサー向けプログラミング特集
インテル® Xeon Phi™ プロセッサー向けプログラミング特集
アーキテクチャーとプログラミング:
James Reinders (ジェイムス・レインダース) 氏による HPC 向けのインテル® Xeon Phi™ プログラミング・シリーズ
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- Knights Landing (開発コード名) 上の MCDRAM (高帯域メモリー) の紹介
- インテル® Xeon Phi™ プロセッサー向けのコードの現代化
- インテル® Xeon® プロセッサーとインテル® Xeon Phi™ コプロセッサーの浮動小数点演算の違い
- インテル® Xeon Phi™ プロセッサー/コプロセッサーの実行性能の比較
- 行列-行列乗算のパックのオーバーヘッドを減らす
- 開発コード名 Knights Corner から開発コード名 Knights Landing へ: 次世代のインテル® Xeon Phi™ プロセッサー/コプロセッサーに備える (PDF)
Colfax* トレーニング:
- Knights Landing✝ プロセッサーにおける 高帯域幅メモリー (HBM) としての MCDRAM: 開発者ガイド
- Knights Landing✝ プロセッサーの インテル® AVX-512 命令を利用する自動ベクトル化に関するガイド
- 第 2 世代インテル® Xeon Phi™ プロセッサー上のインテル® Distribution for Python*: デフォルト設定のパフォーマンス
- インテル® Advisor を利用したガイド付きコードのベクトル化
チュートリアルとオンライン・トレーニング:
- インテル® Xeon Phi™ プロセッサーへのオフロード・オーバー・ファブリック: チュートリアル
- インテル® Xeon Phi™ プロセッサーの最適化チュートリアル
- キャッシュを考慮したルーフライン解析を使用してベクトル化とメモリーの最適化を詳しく調査する
- インテル® AVX-512 ハードウェアを使用することなくインテル® AVX-512 を最適化する
マシンラーニング:
- インテル® Xeon Phi™ プロセッサーはマシンラーニング/ディープラーニング・アプリケーションとフレームワークにどのように役立つか
- AI に対するニーズの高まりに対応する
- 京都大学における GPU を超える CPU の優れたパフォーマンスの検証
インテル® アドバンスト・ベクトル・エクステンション 512 (インテル® AVX-512):
- インテル® Xeon Phi™ プロセッサーとインテル® AVX-512 ISA 向けのコンパイル
- 開発コード名 Knights Landing のインテル® AVX-512 サポートを検出する方法 (インテル® Xeon Phi™ プロセッサー)
- インテル® Xeon® プロセッサーとインテル® Xeon Phi™ コプロセッサー上で分子動力学 (MD) に SIMD 命令を実装する
- インテル® AVX-512 で向上したベクトル化のパフォーマンス
- インテル® Advisor 2017 ツールによるベクトル化のクイック解析
- OpenMP* SIMD によるベクトル・プログラミング (PDF)
マルチスレッド化:
MPI:
- インテル® MPI ライブラリー: インテル® Xeon® プロセッサー、インテル® Xeon Phi™ コプロセッサー、インテル® Xeon Phi™ プロセッサー間の互換性
- インテル® Xeon Phi™ プロセッサー上で MPI for Python* (mpi4py) を使用する
- インテル® Xeon® プロセッサー・ベースのホストとインテル® Xeon Phi™ コプロセッサー間の MPI 通信の改善
- MPI-3 共有メモリー・プログラミング入門 (PDF)
関連書籍
本書は、前作『インテル Xeon Phi コプロセッサー・ハイパフォーマンス・プログラミング』(邦訳版 2014 年刊行) の内容を置き換えて、最新のインテル® Xeon Phi™ プロセッサー (開発コード名 Knights Landing) に含まれる多くの拡張機能を最大限に活用する並列プログラミング手法に焦点を当てています。 本書は、読者がメニーコア・プログラミングの知識をある程度持っていると仮定して書かれています。 |
第 I 部 Knights Landing |