計算科学概論
田浦健次朗

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• 5/15 の予定
  • 13:00-13:45 スライド
  • 13:45- 演習のやり方説明, 演習
• 演習では, 以下の環境を使います.
  1. Jupyter環境: Jupyter環境へのアクセスの仕方 を参照. 必要なユーザ名とパスワードは ITC-LMS の課題 (提出不要) 5/15, 6/26 Jupyter環境のユーザ名, パスワード受取のためのダミー課題 で, コメントフィードバックとして各人にお知らせしています (この課題を提出する必要はありません)
  2. スーパーコンピュータ (Oakbridge-CX): 他の先生と共通です. ユーザ名は以前に配られているはず(Jupyter環境のものとは違います)
     1. ssh でログイン

     2. cd /work/gt11/$(whoami)
        git clone https://github.com/taura/cs-intro-taura.git
        module unload intel
        module load gcc/7.5.0

• Jupyter notebookは主に手軽な練習のため. cs-intro-taura.git は主に最終課題の材料 (だが, 前者のファイルも全部含んでいます).
• 最終課題は cs-intro-taura/02mm, cs-intro-taura/03nbody の高速化. ITC-LMSにアナウンス済み ( 田浦分 (5/15, 6/26) 課題 )

[t77006@obcx02 02mm]$ ./exe/mm_simd.exe 
A = 16 x 128 (8192 bytes)
B = 128 x 32 (16384 bytes)
C = 16 x 32 (2048 bytes)
repeat C += A * B 1 times
131072 flops, total 26624 bytes
          cpu cycles: 30429
        instructions: 25694
 branch instructions: 4254
          ref cycles: 27292
                time: 0.000
4.803 flops/clock = 0.150 vfmadds/clock
4.307 flops/cpu clock = 0.135 vfmadds/cpu clock
12.127313 GFLOPS
OK: max relative error = 0.000000

4.803 flops/clock = 0.150 vfmadds/clock
4.307 flops/cpu clock = 0.135 vfmadds/cpu clock

1. 1コア(OpenMPなし. SIMDとILP)での性能を追求するに当たっては, 後者を使って 2 vfmadds/cpu clock が目指す max の性能になります. なおこのとき前者はもう少し高い値を示していると思います
2. 複数コアを使った(OpenMPありの)場合はこれをコア数倍したものがmaxの性能なのですが, 授業中に発覚したとおり, 前者の値 (xxx vfmadds/cpu clock)は複数コアを使った場合に(こちらのミスにより)おかしな数字になりますので, 後者(xxx vfmadds/clock)を使ってください. 両者はプロセッサの持つ消費電力調整機能(動いているコア数などによって動作周波数を変える)により, 特に動作しているコア数が少ないときに異なります(前者が速い値を示す)が, ほとんどすべてのコアを使った場合はほとんど変わりません. よって多数のコアを使った場合, こちらで(2 x コア数) vfmadds/clockがmax (目標)です.
3. 前者を, 複数コアでも正しくなるようにできるか調査しますがすぐにできると期待しないで, 進めてください.

• 1コアで, 比較的小さなデータ (total 26624 bytes のところが 32768 bytesよりも十分小さい) で, -r 1000 とかで繰り返し回数を増やして性能が出るのが最初の一歩 (繰り返しを多くすると C += A * B を繰り返し行う関係上誤差が増えていくが, 小さな r で誤差がでなければあまりバグを疑う必要はない)
• データを大きくするとデータがキャッシュから外れるせいで遅くなる. この問題への対処方法は中村先生4/11 のスライドの後半にヒントがある (キャッシュブロッキング)

• 13:00-13:45 スライド
• 13:45- 演習のやり方説明, 演習

• Jupyter環境
• スーパーコンピュータ(Oakbridge-CX)
を使います.

1. Jupyter notebook
   1. URL に ユーザ名, パスワードでログイン
   2. Help -> Launch Classic Notebook
   3. Assignments を選択; Released assignments の cs-intro-taura を Fetch ; Downloaded assignments に現れる cs-intro-taura -> の下のファイルを順に開ける
2. Oakbridge CX
   1. ssh でログイン

   2.                   cd /work/gt77/$(whoami)
                        git clone https://gitlab.eidos.ic.i.u-tokyo.ac.jp/tau/cs-intro-taura.git
                        module unload intel
                        module load gcc/7.5.0

3. Jupyter notebookは主に手軽な練習のため. cs-intro-taura.git は主に最終課題の材料 (だが, 前者のファイルも全部含んでいます).
4. 最終課題は cs-intro-taura/02mm, cs-intro-taura/03nbody の高速化. ITC-LMSにアナウンス済み (第6回 (6/6), 第7回 (6/13) 田浦分課題)

• ビデオによる説明(各自のペースで見て下さい. 各自で可能な限り早回し推奨)
• 演習 (Jupyter notebookとOakbridge CX)
• 質問 (授業時間を利用して, sli.do, chat, 声で質問してください)

• 13:00-13:30 スライド
• 13:30-14:00 演習のやり方説明, 休憩 + 少し演習
• 14:00-14:45 スライド

• Jupyter環境
• スーパーコンピュータ(Oakbridge-CX)
を使います.

1. Jupyter notebook
   1. URL に ユーザ名, パスワードでログイン
   2. Assignments を選択; Released assignments の cs-intro-taura を Fetch ; Downloaded assignments に現れる cs-intro-taura -> の下のファイルを順に開ける
2. Oakbridge CX
   1. ssh でログイン

   2. cd /work/gt67/$(whoami)
      git clone https://gitlab.eidos.ic.i.u-tokyo.ac.jp/tau/cs-intro-taura.git
      module unload intel
      module load gcc/7.5.0
                    

3. Jupyter notebookは主に手軽な練習のため. cs-intro-taura.git は主に最終課題の材料 (だが, 前者のファイルも全部含んでいます).
4. 最終課題は cs-intro-taura/02mm, cs-intro-taura/03nbody の高速化. LMSでのアナウンスはまだです