シリーズ1
​​OpenACCで始めるGPUプログラミング

​著　者 ： 東京大学 情報基盤センター 助教 星野 哲也 先生
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略　歴 ： 2016年～現在 東京大学情報基盤センター
                  スーパーコンピューティング研究部門 助教
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​　　    　 2018年 東京工業大学大学院 情報理工学研究科 
​                 数理・計算科学専攻 博士課程修了 博士(理学)

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第２回：その前に知っておきたいGPUの特長

2020年03月

前回の記事では、GPUプログラミングにおけるOpenACCの立ち位置や、OpenACCで記述可能な並列処理など、OpenACCの概要を説明しました。
今回からは、具体的なOpenACCの使い方について解説していきます。

​具体的なOpenACCの使い方を解説する前に、最低限知っておいてほしいGPUの特徴があります。これはCUDAを使う場合にも同様です。
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​✓ GPUにはたくさんのコアがあり、並列計算が必須
✓ CPUとGPUの記憶領域（メモリ）が物理的に独立であるため、CPUとGPUの間のデータ転送が必須

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第１回：今あるプログラムを楽に速くするためには​？

2020年01月

「GPUが速いのは知ってるけれど、GPUプログラミングは難し過ぎる！」と思っているそこのあなた！OpenACCという並列プログラミングモデルをご存じでしょうか。
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​OpenACCは、GPUプログラミング（正確には演算加速装置向けのプログラミング）をより楽にするために開発された並列プログラミングモデルです。OpenACCは、以下のような方にお勧めです。
​​✓ これからGPUプログラミングを始める初心者の方
✓ GPUプログラミングの工数をとにかく減らしたい私のような方

​​​本記事は主に前者の人に向けて、OpenACCを紹介します。

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