id stringlengths 7 14 | title stringclasses 710 values | context stringlengths 14 858 | question stringlengths 6 99 | answers dict | is_impossible bool 1 class |
|---|---|---|---|---|---|
a58565p18q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] データ従属性 (data dependency) を理解することが、並列アルゴリズムの実装法を知る基礎の一つとなる。計算と計算の間に従属関係があるということは実行の順序性が生じるということである。したがってプログラムは、従属性のある計算の連鎖のうちで最長のものより高速に実行することはできない（これをクリティカルパスと呼ぶ）。幸運なことに、多くのアルゴリズムにはそのような従属関係の長い連鎖は存在せず、計算のほとんどの部分は並列に実行できる。 | データ従属性 (data dependency) を理解することが、並列アルゴリズムの何を知る基礎の一つとなるか？ | {
"answer_start": [
54
],
"text": [
"実装法"
]
} | false |
a58565p19q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] PiとPjというプログラムの断片があるとする。Bernstein's conditionsは、2つの部分が独立していて並列に実行できる条件を示している。Piへの入力変数の集合をIiで表し、Oiを出力変数の集合とする。Pjについても同様に表す。P iとPjが独立であるための条件は以下の通りである。 | プログラムの断片はPiとなに？ | {
"answer_start": [
14
],
"text": [
"Pj"
]
} | false |
a58565p19q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] PiとPjというプログラムの断片があるとする。Bernstein's conditionsは、2つの部分が独立していて並列に実行できる条件を示している。Piへの入力変数の集合をIiで表し、Oiを出力変数の集合とする。Pjについても同様に表す。P iとPjが独立であるための条件は以下の通りである。 | Bernstein's conditionsは、いくつの部分が独立していて並列に実行できる条件を示しているか？ | {
"answer_start": [
58
],
"text": [
"2つ"
]
} | false |
a58565p2q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 関連する概念に並行計算（へいこうけいさん）があるが、並行計算は一つのタスクの計算を並列化することにとどまらず、複数の相互作用しうるタスクを、プロセスやスレッドなどをもちいて単一または複数の計算資源にスケジューリングするといった、より汎用性の高い処理をさす。並列計算は物理的に計算資源が複数なければ効果が得られないが、並行計算はたとえ計算資源が1つだけだったとしても、マルチタスクに対応したオペレーティングシステムがプロセッサ時間をスライスして各タスクの処理に割り当てることで効果が得られる。 | 並行計算の読み方は？ | {
"answer_start": [
23
],
"text": [
"へいこうけいさん"
]
} | false |
a58565p2q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 関連する概念に並行計算（へいこうけいさん）があるが、並行計算は一つのタスクの計算を並列化することにとどまらず、複数の相互作用しうるタスクを、プロセスやスレッドなどをもちいて単一または複数の計算資源にスケジューリングするといった、より汎用性の高い処理をさす。並列計算は物理的に計算資源が複数なければ効果が得られないが、並行計算はたとえ計算資源が1つだけだったとしても、マルチタスクに対応したオペレーティングシステムがプロセッサ時間をスライスして各タスクの処理に割り当てることで効果が得られる。 | より汎用性の高い処理をさす並列計算に関連する概念を何というか？ | {
"answer_start": [
18
],
"text": [
"並行計算"
]
} | false |
a58565p21q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] Dep(a,b) の3行目は、2行目の前に実行できないし、並行して実行することもできない。何故なら3行目は2行目の結果を利用しているからである。これは上述の第一の条件に反しており、フロー従属性があると言える。 | 何従属性があると言えるか | {
"answer_start": [
101
],
"text": [
"フロー"
]
} | false |
a58565p21q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] Dep(a,b) の3行目は、2行目の前に実行できないし、並行して実行することもできない。何故なら3行目は2行目の結果を利用しているからである。これは上述の第一の条件に反しており、フロー従属性があると言える。 | Dep(a,b) の3行目は、2行目の前に実行できないし、並行して実行することもできない。何故なら3行目は2行目の結果を利用しているからである。これは上述の第一の条件に反しており、何があると言える？ | {
"answer_start": [
101
],
"text": [
"フロー従属性"
]
} | false |
a58565p22q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] Bernstein’s conditionsでは、異なるプロセス間でメモリは共有されないと仮定している。そのため、アクセスの順序性を確保する手段として、セマフォなどの同期機構が必要となる。 | アクセスの順序性を確保する手段は？ | {
"answer_start": [
87
],
"text": [
"セマフォなどの同期機構"
]
} | false |
a58565p22q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] Bernstein’s conditionsでは、異なるプロセス間でメモリは共有されないと仮定している。そのため、アクセスの順序性を確保する手段として、セマフォなどの同期機構が必要となる。 | アクセスの順序性を確保する手段として、何などの同期機構が必要となる？ | {
"answer_start": [
87
],
"text": [
"セマフォ"
]
} | false |
a58565p22q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] Bernstein’s conditionsでは、異なるプロセス間でメモリは共有されないと仮定している。そのため、アクセスの順序性を確保する手段として、セマフォなどの同期機構が必要となる。 | 何の順序性を確保する手段として、セマフォなどの同期機構が必要となるか | {
"answer_start": [
68
],
"text": [
"アクセス"
]
} | false |
a58565p23q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 並列プログラムにおけるサブタスクをスレッドと呼ぶ。システムによってはさらに小さく軽量なスレッドであるファイバーを使っており、もっと大きな単位であるプロセスを使っているシステムもある。いずれにしても、並列プログラムのサブタスクをここではスレッドと呼ぶ。 | スレッドとは？ | {
"answer_start": [
11
],
"text": [
"並列プログラムにおけるサブタスク"
]
} | false |
a58565p23q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 並列プログラムにおけるサブタスクをスレッドと呼ぶ。システムによってはさらに小さく軽量なスレッドであるファイバーを使っており、もっと大きな単位であるプロセスを使っているシステムもある。いずれにしても、並列プログラムのサブタスクをここではスレッドと呼ぶ。 | 並列プログラムにおけるサブタスクを何と呼びますか？ | {
"answer_start": [
28
],
"text": [
"スレッド"
]
} | false |
a58565p23q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 並列プログラムにおけるサブタスクをスレッドと呼ぶ。システムによってはさらに小さく軽量なスレッドであるファイバーを使っており、もっと大きな単位であるプロセスを使っているシステムもある。いずれにしても、並列プログラムのサブタスクをここではスレッドと呼ぶ。 | 並列プログラムにおけるサブタスクを何と呼ぶ？ | {
"answer_start": [
28
],
"text": [
"スレッド"
]
} | false |
a58565p24q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] スレッドは、スレッド間で共有している何らかの変数を更新することがよくある。2つのスレッドの命令実行順序は一定ではない。例えば、次のようなプログラムを考える。 | スレッドは、スレッド間で共有している何らかの変数を更新することはありますか？ | {
"answer_start": [
43
],
"text": [
"よくある"
]
} | false |
a58565p24q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] スレッドは、スレッド間で共有している何らかの変数を更新することがよくある。2つのスレッドの命令実行順序は一定ではない。例えば、次のようなプログラムを考える。 | 2つのスレッドの命令実行順序は一定？ | {
"answer_start": [
63
],
"text": [
"一定ではない"
]
} | false |
a58565p24q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] スレッドは、スレッド間で共有している何らかの変数を更新することがよくある。2つのスレッドの命令実行順序は一定ではない。例えば、次のようなプログラムを考える。 | 2つのスレッドの命令実行順序は一定か？ | {
"answer_start": [
63
],
"text": [
"一定ではない"
]
} | false |
a58565p24q3 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] スレッドは、スレッド間で共有している何らかの変数を更新することがよくある。2つのスレッドの命令実行順序は一定ではない。例えば、次のようなプログラムを考える。 | スレッド間で共有している何らかの何を更新することがよくあるか | {
"answer_start": [
33
],
"text": [
"変数"
]
} | false |
a58565p25q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 命令1Bが1Aと3Aの間に実行された場合、または命令1Aが1Bと3Bの間に実行された場合、このプログラムは間違ったデータを生成する。これを競合状態と呼ぶ。プログラマは相互排他のためにロックを使わなければならない。ロックとはプログラミング言語の構成要素であり、あるスレッドが変数の制御権を獲得すると、それがアンロックされるまで他のスレッドから読み書きできないようにする。ロックを獲得したスレッドはクリティカルセクション（プログラムの中で何らかの変数に排他的にアクセスする必要がある部分）を実行でき、それが完了したらそのデータをアンロックする。 | プログラムは間違ったデータを生成することがありますが、その状態を何と呼びますか？ | {
"answer_start": [
80
],
"text": [
"競合状態"
]
} | false |
a58565p25q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 命令1Bが1Aと3Aの間に実行された場合、または命令1Aが1Bと3Bの間に実行された場合、このプログラムは間違ったデータを生成する。これを競合状態と呼ぶ。プログラマは相互排他のためにロックを使わなければならない。ロックとはプログラミング言語の構成要素であり、あるスレッドが変数の制御権を獲得すると、それがアンロックされるまで他のスレッドから読み書きできないようにする。ロックを獲得したスレッドはクリティカルセクション（プログラムの中で何らかの変数に排他的にアクセスする必要がある部分）を実行でき、それが完了したらそのデータをアンロックする。 | 相互排他のためのプログラミング言語の構成要素は？ | {
"answer_start": [
102
],
"text": [
"ロック"
]
} | false |
a58565p25q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 命令1Bが1Aと3Aの間に実行された場合、または命令1Aが1Bと3Bの間に実行された場合、このプログラムは間違ったデータを生成する。これを競合状態と呼ぶ。プログラマは相互排他のためにロックを使わなければならない。ロックとはプログラミング言語の構成要素であり、あるスレッドが変数の制御権を獲得すると、それがアンロックされるまで他のスレッドから読み書きできないようにする。ロックを獲得したスレッドはクリティカルセクション（プログラムの中で何らかの変数に排他的にアクセスする必要がある部分）を実行でき、それが完了したらそのデータをアンロックする。 | プログラマは相互排他のために何を使わなければならない？ | {
"answer_start": [
102
],
"text": [
"ロック"
]
} | false |
a58565p26q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 一方のスレッドが変数 V をロックできた場合、もう一方は V がアンロックされるまで待たされることになる。これによってプログラムの正しい実行が保証される。ロックはプログラムの正しい実行の保証には必須だが、それによってプログラムの実行速度は大幅に低下する。 | プログラムの正しい実行の保証には必須なのは何か？ | {
"answer_start": [
25
],
"text": [
"ロック"
]
} | false |
a58565p26q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 一方のスレッドが変数 V をロックできた場合、もう一方は V がアンロックされるまで待たされることになる。これによってプログラムの正しい実行が保証される。ロックはプログラムの正しい実行の保証には必須だが、それによってプログラムの実行速度は大幅に低下する。 | プログラムの正しい実行の保証には必須なのは | {
"answer_start": [
25
],
"text": [
"ロック"
]
} | false |
a58565p26q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 一方のスレッドが変数 V をロックできた場合、もう一方は V がアンロックされるまで待たされることになる。これによってプログラムの正しい実行が保証される。ロックはプログラムの正しい実行の保証には必須だが、それによってプログラムの実行速度は大幅に低下する。 | 一方のスレッドが変数 V をロックできた場合、もう一方何がアンロックされるまで待たされることになる？ | {
"answer_start": [
22
],
"text": [
"V"
]
} | false |
a58565p26q3 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 一方のスレッドが変数 V をロックできた場合、もう一方は V がアンロックされるまで待たされることになる。これによってプログラムの正しい実行が保証される。ロックはプログラムの正しい実行の保証には必須だが、それによってプログラムの実行速度は大幅に低下する。 | 一方のスレッドが変数 V をロックできた場合、もう一方は V がアンロックされるまで待たされることになる | {
"answer_start": [
0
],
"text": [
"並列計算"
]
} | false |
a58565p27q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 複数の変数のロックには複数のロックが必要であり、それによってデッドロックが発生する可能性が生じる。不可分なロックは複数の変数を一度にロックするものである。その場合、対象変数群の一部がロックできなければ、全体のロックができないと見なされる。個別にロックされる2つの変数をロックする必要のあるスレッドが2つ存在したとして、一方のスレッドが一方の変数だけをロックし、もう一方のスレッドがもう一方の変数だけをロックするという状況が発生しうる。このような場合、双方のスレッドはロックできていない変数をロックしようとして待ち続け、結果としてデッドロックとなる。 | 複数の変数のロックには複数のロックが必要であり、それによってデッドロックが発生する可能性が生じる | {
"answer_start": [
0
],
"text": [
"並列計算"
]
} | false |
a58565p27q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 複数の変数のロックには複数のロックが必要であり、それによってデッドロックが発生する可能性が生じる。不可分なロックは複数の変数を一度にロックするものである。その場合、対象変数群の一部がロックできなければ、全体のロックができないと見なされる。個別にロックされる2つの変数をロックする必要のあるスレッドが2つ存在したとして、一方のスレッドが一方の変数だけをロックし、もう一方のスレッドがもう一方の変数だけをロックするという状況が発生しうる。このような場合、双方のスレッドはロックできていない変数をロックしようとして待ち続け、結果としてデッドロックとなる。 | 複数の変数のロックには複数のロックが必要だが、それによって何が発生する可能性が生じる？ | {
"answer_start": [
41
],
"text": [
"デッドロック"
]
} | false |
a58565p27q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 複数の変数のロックには複数のロックが必要であり、それによってデッドロックが発生する可能性が生じる。不可分なロックは複数の変数を一度にロックするものである。その場合、対象変数群の一部がロックできなければ、全体のロックができないと見なされる。個別にロックされる2つの変数をロックする必要のあるスレッドが2つ存在したとして、一方のスレッドが一方の変数だけをロックし、もう一方のスレッドがもう一方の変数だけをロックするという状況が発生しうる。このような場合、双方のスレッドはロックできていない変数をロックしようとして待ち続け、結果としてデッドロックとなる。 | 複数の変数のロックには何が必要か？ | {
"answer_start": [
22
],
"text": [
"複数のロックが必要"
]
} | false |
a58565p27q3 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 複数の変数のロックには複数のロックが必要であり、それによってデッドロックが発生する可能性が生じる。不可分なロックは複数の変数を一度にロックするものである。その場合、対象変数群の一部がロックできなければ、全体のロックができないと見なされる。個別にロックされる2つの変数をロックする必要のあるスレッドが2つ存在したとして、一方のスレッドが一方の変数だけをロックし、もう一方のスレッドがもう一方の変数だけをロックするという状況が発生しうる。このような場合、双方のスレッドはロックできていない変数をロックしようとして待ち続け、結果としてデッドロックとなる。 | 複数の変数のロックには複数のロックが必要であり、それによって何が発生する可能性が生じるか？ | {
"answer_start": [
41
],
"text": [
"デッドロック"
]
} | false |
a58565p27q4 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 複数の変数のロックには複数のロックが必要であり、それによってデッドロックが発生する可能性が生じる。不可分なロックは複数の変数を一度にロックするものである。その場合、対象変数群の一部がロックできなければ、全体のロックができないと見なされる。個別にロックされる2つの変数をロックする必要のあるスレッドが2つ存在したとして、一方のスレッドが一方の変数だけをロックし、もう一方のスレッドがもう一方の変数だけをロックするという状況が発生しうる。このような場合、双方のスレッドはロックできていない変数をロックしようとして待ち続け、結果としてデッドロックとなる。 | 複数の変数のロックには複数の何が必要か | {
"answer_start": [
17
],
"text": [
"ロック"
]
} | false |
a58565p28q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 並列化によって必ず性能が向上するとは限らない。一般にタスクを細分化してスレッド数を増やしていくと、スレッド間の通信に費やす時間が増大していく。すると、ある時点で通信オーバーヘッドが処理時間を支配するようになり、それ以上の並列化（スレッド数の増加）は単に処理時間の遅延を招くことになる。この現象を並列スローダウンと呼ぶ。 | 一般にタスクを細分化してスレッド数を増やしていくことで増大していくものはなに？ | {
"answer_start": [
60
],
"text": [
"スレッド間の通信に費やす時間"
]
} | false |
a58565p28q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 並列化によって必ず性能が向上するとは限らない。一般にタスクを細分化してスレッド数を増やしていくと、スレッド間の通信に費やす時間が増大していく。すると、ある時点で通信オーバーヘッドが処理時間を支配するようになり、それ以上の並列化（スレッド数の増加）は単に処理時間の遅延を招くことになる。この現象を並列スローダウンと呼ぶ。 | 並列スローダウン | {
"answer_start": [
0
],
"text": [
"並列計算"
]
} | false |
a58565p28q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 並列化によって必ず性能が向上するとは限らない。一般にタスクを細分化してスレッド数を増やしていくと、スレッド間の通信に費やす時間が増大していく。すると、ある時点で通信オーバーヘッドが処理時間を支配するようになり、それ以上の並列化（スレッド数の増加）は単に処理時間の遅延を招くことになる。この現象を並列スローダウンと呼ぶ。 | 何によって必ず性能が向上するとは限らないか？ | {
"answer_start": [
11
],
"text": [
"並列化"
]
} | false |
a58565p29q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] アプリケーションは、スレッド間で同期や通信を必要とする頻度で分類できる。細粒度並列性 (fine-graind parallelism) を持つものは、スレッド間で頻繁に通信する必要がある。粗粒度並列性（coarse-grained parallelism）を持つものはその逆である。自明な並列性を持つ (embarassingly parallel) ものは、ほとんど全くスレッド間の通信を必要とせず、したがって並列化も最も容易である。 | スレッド間の通信を必要とせず、したがって並列化も最も容易である。 | {
"answer_start": [
0
],
"text": [
"並列計算"
]
} | false |
a58565p29q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] アプリケーションは、スレッド間で同期や通信を必要とする頻度で分類できる。細粒度並列性 (fine-graind parallelism) を持つものは、スレッド間で頻繁に通信する必要がある。粗粒度並列性（coarse-grained parallelism）を持つものはその逆である。自明な並列性を持つ (embarassingly parallel) ものは、ほとんど全くスレッド間の通信を必要とせず、したがって並列化も最も容易である。 | スレッド間で頻繁に通信する必要があるアプリケーションは何をもつ？ | {
"answer_start": [
47
],
"text": [
"細粒度並列性"
]
} | false |
a58565p29q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] アプリケーションは、スレッド間で同期や通信を必要とする頻度で分類できる。細粒度並列性 (fine-graind parallelism) を持つものは、スレッド間で頻繁に通信する必要がある。粗粒度並列性（coarse-grained parallelism）を持つものはその逆である。自明な並列性を持つ (embarassingly parallel) ものは、ほとんど全くスレッド間の通信を必要とせず、したがって並列化も最も容易である。 | アプリケーションは、スレッド間で同期や通信を必要とする何で分類できるか | {
"answer_start": [
38
],
"text": [
"頻度"
]
} | false |
a58565p29q3 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] アプリケーションは、スレッド間で同期や通信を必要とする頻度で分類できる。細粒度並列性 (fine-graind parallelism) を持つものは、スレッド間で頻繁に通信する必要がある。粗粒度並列性（coarse-grained parallelism）を持つものはその逆である。自明な並列性を持つ (embarassingly parallel) ものは、ほとんど全くスレッド間の通信を必要とせず、したがって並列化も最も容易である。 | スレッド間で同期や通信を必要とする頻度で分類できるものは何か？ | {
"answer_start": [
11
],
"text": [
"アプリケーション"
]
} | false |
a58565p3q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 特に、並列計算専用に設計されたコンピュータを用いずに、複数のパーソナルコンピュータやサーバ、スーパーコンピュータを接続することで並列計算を実現するものをコンピュータ・クラスターと呼ぶ。このクラスターをインターネットなどの広域ネットワーク上に分散させるものも、広義には並列計算に属すが、分散コンピューティングあるいはグリッド・コンピューティングと呼び、並列計算とは区別することが多い。 | 並列計算専用に設計されたコンピュータを用いずに、複数のパーソナルコンピュータやサーバ、スーパーコンピュータを接続することで並列計算を実現するものを何というか？ | {
"answer_start": [
87
],
"text": [
"コンピュータ・クラスター"
]
} | false |
a58565p3q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 特に、並列計算専用に設計されたコンピュータを用いずに、複数のパーソナルコンピュータやサーバ、スーパーコンピュータを接続することで並列計算を実現するものをコンピュータ・クラスターと呼ぶ。このクラスターをインターネットなどの広域ネットワーク上に分散させるものも、広義には並列計算に属すが、分散コンピューティングあるいはグリッド・コンピューティングと呼び、並列計算とは区別することが多い。 | 分散コンピューティングあるいは何と読んで区別するか？ | {
"answer_start": [
168
],
"text": [
"グリッド・コンピューティング"
]
} | false |
a58565p3q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 特に、並列計算専用に設計されたコンピュータを用いずに、複数のパーソナルコンピュータやサーバ、スーパーコンピュータを接続することで並列計算を実現するものをコンピュータ・クラスターと呼ぶ。このクラスターをインターネットなどの広域ネットワーク上に分散させるものも、広義には並列計算に属すが、分散コンピューティングあるいはグリッド・コンピューティングと呼び、並列計算とは区別することが多い。 | 複数のパーソナルコンピュータやサーバ、スーパーコンピュータを接続することでコンピュータ・クラスターを実現するものは？ | {
"answer_start": [
0
],
"text": [
"並列計算"
]
} | false |
a58565p30q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 並列プログラミング言語と並列コンピュータには（メモリモデルとも呼ぶ）が必須である。一貫性モデルとは、メモリ上の操作に関する規則を定義したものであり、どのように結果が生成されるかを定義したものである。 | 並列プログラミング言語と並列コンピュータに必須なものは？ | {
"answer_start": [
34
],
"text": [
"メモリモデル"
]
} | false |
a58565p30q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 並列プログラミング言語と並列コンピュータには（メモリモデルとも呼ぶ）が必須である。一貫性モデルとは、メモリ上の操作に関する規則を定義したものであり、どのように結果が生成されるかを定義したものである。 | 並列コンピュータには（メモリモデルとも呼ぶ）何が必須か？ | {
"answer_start": [
11
],
"text": [
"並列プログラミング言語"
]
} | false |
a58565p30q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 並列プログラミング言語と並列コンピュータには（メモリモデルとも呼ぶ）が必須である。一貫性モデルとは、メモリ上の操作に関する規則を定義したものであり、どのように結果が生成されるかを定義したものである。 | 一貫性モデルとは、メモリ上の操作に関する規則を定義したものであり、どのように結果が生成されるかを定義したものである | {
"answer_start": [
0
],
"text": [
"並列計算"
]
} | false |
a58565p31q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 最初に定義された一貫性モデルは、レスリー・ランポートの逐次一貫性モデルである。逐次一貫性とは、並列プログラムを並列実行したときの結果と、それと等価な逐次プログラムの結果が同じという特性である。プログラムが逐次一貫性を持つとは、「…任意の実行の結果が、それを全プロセッサが逐次的順序で実行された場合と同じであり、その順序がプログラム内で指定された順序と同じである」ことを意味する。 | 並列計算で最初に定義された一貫性モデルは、レスリー・ランポートのなんと呼ばれるモデルであるか。 | {
"answer_start": [
38
],
"text": [
"逐次一貫性モデル"
]
} | false |
a58565p31q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 最初に定義された一貫性モデルは、レスリー・ランポートの逐次一貫性モデルである。逐次一貫性とは、並列プログラムを並列実行したときの結果と、それと等価な逐次プログラムの結果が同じという特性である。プログラムが逐次一貫性を持つとは、「…任意の実行の結果が、それを全プロセッサが逐次的順序で実行された場合と同じであり、その順序がプログラム内で指定された順序と同じである」ことを意味する。 | 最初に定義された一貫性モデルは、何の逐次一貫性モデル？ | {
"answer_start": [
27
],
"text": [
"レスリー・ランポート"
]
} | false |
a58565p31q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 最初に定義された一貫性モデルは、レスリー・ランポートの逐次一貫性モデルである。逐次一貫性とは、並列プログラムを並列実行したときの結果と、それと等価な逐次プログラムの結果が同じという特性である。プログラムが逐次一貫性を持つとは、「…任意の実行の結果が、それを全プロセッサが逐次的順序で実行された場合と同じであり、その順序がプログラム内で指定された順序と同じである」ことを意味する。 | 並列プログラムを並列実行したときの結果と、それと等価な逐次プログラムの結果が同じという特性はなに？ | {
"answer_start": [
38
],
"text": [
"逐次一貫性"
]
} | false |
a58565p31q3 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 最初に定義された一貫性モデルは、レスリー・ランポートの逐次一貫性モデルである。逐次一貫性とは、並列プログラムを並列実行したときの結果と、それと等価な逐次プログラムの結果が同じという特性である。プログラムが逐次一貫性を持つとは、「…任意の実行の結果が、それを全プロセッサが逐次的順序で実行された場合と同じであり、その順序がプログラム内で指定された順序と同じである」ことを意味する。 | レスリー・ランポートの逐次一貫性モデル | {
"answer_start": [
0
],
"text": [
"並列計算"
]
} | false |
a58565p32q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] ソフトウェアトランザクショナルメモリは、一貫性モデルの典型例である。ソフトウェアトランザクショナルメモリは、データベース理論から不可分操作の概念を借り、それをメモリアクセスに適用したものである。 | データベース理論から不可分操作の概念を借りて、それをメモリアクセスに適用したものを何というか | {
"answer_start": [
11
],
"text": [
"ソフトウェアトランザクショナルメモリ"
]
} | false |
a58565p32q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] ソフトウェアトランザクショナルメモリは、一貫性モデルの典型例である。ソフトウェアトランザクショナルメモリは、データベース理論から不可分操作の概念を借り、それをメモリアクセスに適用したものである。 | データベース理論から不可分操作の概念を借り、それをメモリアクセスに適用したものはなに？ | {
"answer_start": [
11
],
"text": [
"ソフトウェアトランザクショナルメモリ"
]
} | false |
a58565p32q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] ソフトウェアトランザクショナルメモリは、一貫性モデルの典型例である。ソフトウェアトランザクショナルメモリは、データベース理論から不可分操作の概念を借り、それをメモリアクセスに適用したものである。 | ソフトウェアトランザクショナルメモリは、データベース理論から不可分操作の概念を借り、それを何に適用したものか | {
"answer_start": [
90
],
"text": [
"メモリアクセス"
]
} | false |
a58565p32q3 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] ソフトウェアトランザクショナルメモリは、一貫性モデルの典型例である。ソフトウェアトランザクショナルメモリは、データベース理論から不可分操作の概念を借り、それをメモリアクセスに適用したものである。 | 一貫性モデルの典型例である。ソフトウェアトランザクショナ | {
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0
],
"text": [
"並列計算"
]
} | false |
a58565p32q4 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] ソフトウェアトランザクショナルメモリは、一貫性モデルの典型例である。ソフトウェアトランザクショナルメモリは、データベース理論から不可分操作の概念を借り、それをメモリアクセスに適用したものである。 | データベース理論から不可分操作の概念を借り、それをメモリアクセスに適用したメモリは何か。 | {
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11
],
"text": [
"ソフトウェアトランザクショナルメモリ"
]
} | false |
a58565p33q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] マイケル・J・フリンは、並列（および逐次）コンピュータ/プログラムの分類であるフリンの分類を提案した。フリンは命令列が単一か複数かという点と、その命令列（群）が扱うデータが単一か複数かによって4種類に分類した。 | 並列（および逐次）コンピュータ/プログラムの分類であるフリンの分類を提案したのは誰か。 | {
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11
],
"text": [
"マイケル・J・フリン"
]
} | false |
a58565p33q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] マイケル・J・フリンは、並列（および逐次）コンピュータ/プログラムの分類であるフリンの分類を提案した。フリンは命令列が単一か複数かという点と、その命令列（群）が扱うデータが単一か複数かによって4種類に分類した。 | 並列（および逐次）コンピュータ/プログラムの分類であるフリンの分類を提案した人は誰？ | {
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11
],
"text": [
"マイケル・J・フリン"
]
} | false |
a58565p33q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] マイケル・J・フリンは、並列（および逐次）コンピュータ/プログラムの分類であるフリンの分類を提案した。フリンは命令列が単一か複数かという点と、その命令列（群）が扱うデータが単一か複数かによって4種類に分類した。 | フリンの分類の提案者は誰か | {
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11
],
"text": [
"マイケル・J・フリン"
]
} | false |
a58565p33q3 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] マイケル・J・フリンは、並列（および逐次）コンピュータ/プログラムの分類であるフリンの分類を提案した。フリンは命令列が単一か複数かという点と、その命令列（群）が扱うデータが単一か複数かによって4種類に分類した。 | マイケル・J・フリンは、並列（および逐次）コンピュータ/プログラム | {
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0
],
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"並列計算"
]
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a58565p34q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 1970年代のマイクロプロセッサの開発以来、コンピュータの主なアーキテクチャ上の進化はワードサイズ（プロセッサが一度に処理できるビット幅）を倍々にしていくことで成されてきた。ワードを大きくすることで、従来のワードサイズでは多数の命令を必要としていた大きな変数の処理が、より少ない命令数で実行可能となる。例えば、8ビットのプロセッサで2つの16ビットの整数を加算する場合を考える。まず、2つのデータの下位8ビットを通常の加算命令で加算し、その後上位8ビットをキャリー付き加算命令で加算することで、下位8ビットで発生したキャリーを考慮する。つまり、8ビットプロセッサでは1つの演算に2つの命令を必要とし、16ビットプロセッサならそれを1命令で実行できる。 | コンピュータの主なアーキテクチャ上の進化は何を倍々にしていくことでなされてきたか | {
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54
],
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"ワードサイズ"
]
} | false |
a58565p34q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 1970年代のマイクロプロセッサの開発以来、コンピュータの主なアーキテクチャ上の進化はワードサイズ（プロセッサが一度に処理できるビット幅）を倍々にしていくことで成されてきた。ワードを大きくすることで、従来のワードサイズでは多数の命令を必要としていた大きな変数の処理が、より少ない命令数で実行可能となる。例えば、8ビットのプロセッサで2つの16ビットの整数を加算する場合を考える。まず、2つのデータの下位8ビットを通常の加算命令で加算し、その後上位8ビットをキャリー付き加算命令で加算することで、下位8ビットで発生したキャリーを考慮する。つまり、8ビットプロセッサでは1つの演算に2つの命令を必要とし、16ビットプロセッサならそれを1命令で実行できる。 | 1970年代のマイクロプロセッサの開発以来、コンピュータの主なアーキテクチャ上の進化はワードサイズ（プロセッサが一度に処理できるビット幅）を倍々にしていくことで成されてきたものはなに？ | {
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0
],
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"並列計算"
]
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a58565p34q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 1970年代のマイクロプロセッサの開発以来、コンピュータの主なアーキテクチャ上の進化はワードサイズ（プロセッサが一度に処理できるビット幅）を倍々にしていくことで成されてきた。ワードを大きくすることで、従来のワードサイズでは多数の命令を必要としていた大きな変数の処理が、より少ない命令数で実行可能となる。例えば、8ビットのプロセッサで2つの16ビットの整数を加算する場合を考える。まず、2つのデータの下位8ビットを通常の加算命令で加算し、その後上位8ビットをキャリー付き加算命令で加算することで、下位8ビットで発生したキャリーを考慮する。つまり、8ビットプロセッサでは1つの演算に2つの命令を必要とし、16ビットプロセッサならそれを1命令で実行できる。 | マイクロプロセッサが開発されたのは何年代？ | {
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],
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"1970年代"
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} | false |
a58565p34q3 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 1970年代のマイクロプロセッサの開発以来、コンピュータの主なアーキテクチャ上の進化はワードサイズ（プロセッサが一度に処理できるビット幅）を倍々にしていくことで成されてきた。ワードを大きくすることで、従来のワードサイズでは多数の命令を必要としていた大きな変数の処理が、より少ない命令数で実行可能となる。例えば、8ビットのプロセッサで2つの16ビットの整数を加算する場合を考える。まず、2つのデータの下位8ビットを通常の加算命令で加算し、その後上位8ビットをキャリー付き加算命令で加算することで、下位8ビットで発生したキャリーを考慮する。つまり、8ビットプロセッサでは1つの演算に2つの命令を必要とし、16ビットプロセッサならそれを1命令で実行できる。 | 1970年代のマイクロプロセッサの開発以来、コンピュータの主なアーキテクチャ | {
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0
],
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"並列計算"
]
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a58565p34q4 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 1970年代のマイクロプロセッサの開発以来、コンピュータの主なアーキテクチャ上の進化はワードサイズ（プロセッサが一度に処理できるビット幅）を倍々にしていくことで成されてきた。ワードを大きくすることで、従来のワードサイズでは多数の命令を必要としていた大きな変数の処理が、より少ない命令数で実行可能となる。例えば、8ビットのプロセッサで2つの16ビットの整数を加算する場合を考える。まず、2つのデータの下位8ビットを通常の加算命令で加算し、その後上位8ビットをキャリー付き加算命令で加算することで、下位8ビットで発生したキャリーを考慮する。つまり、8ビットプロセッサでは1つの演算に2つの命令を必要とし、16ビットプロセッサならそれを1命令で実行できる。 | 8ビットプロセッサでは1つの演算に2つの命令を必要とし、16ビットプロセッサならそれをいくつの命令で実行できるか。 | {
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326
],
"text": [
"1命令"
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a58565p35q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] マイクロプロセッサの歴史を見れば、8ビット、16ビット、32ビットとワードサイズは大きくなっていった。32ビットとなった段階で汎用コンピュータのワードサイズの大型化は約20年間止まり、32ビットが標準的とされる時代が続いた。そして近年になってx86-64アーキテクチャが登場し、64ビットプロセッサが一般化した。 | 近年になって登場した並列計算はなに？ | {
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"x86-64アーキテクチャ"
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a58565p35q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] マイクロプロセッサの歴史を見れば、8ビット、16ビット、32ビットとワードサイズは大きくなっていった。32ビットとなった段階で汎用コンピュータのワードサイズの大型化は約20年間止まり、32ビットが標準的とされる時代が続いた。そして近年になってx86-64アーキテクチャが登場し、64ビットプロセッサが一般化した。 | マイクロプロセッサの歴史を見れば、8ビット、16ビット、32ビット | {
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0
],
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"並列計算"
]
} | false |
a58565p35q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] マイクロプロセッサの歴史を見れば、8ビット、16ビット、32ビットとワードサイズは大きくなっていった。32ビットとなった段階で汎用コンピュータのワードサイズの大型化は約20年間止まり、32ビットが標準的とされる時代が続いた。そして近年になってx86-64アーキテクチャが登場し、64ビットプロセッサが一般化した。 | ワードサイズの大型化は32ビットとなった段階で約何年間止まったか | {
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94
],
"text": [
"約20年間"
]
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a58565p35q3 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] マイクロプロセッサの歴史を見れば、8ビット、16ビット、32ビットとワードサイズは大きくなっていった。32ビットとなった段階で汎用コンピュータのワードサイズの大型化は約20年間止まり、32ビットが標準的とされる時代が続いた。そして近年になってx86-64アーキテクチャが登場し、64ビットプロセッサが一般化した。 | 64ビットプロセッサはなんと呼ばれるアーキテクチャか。 | {
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132
],
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"x86-64"
]
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a58565p35q4 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] マイクロプロセッサの歴史を見れば、8ビット、16ビット、32ビットとワードサイズは大きくなっていった。32ビットとなった段階で汎用コンピュータのワードサイズの大型化は約20年間止まり、32ビットが標準的とされる時代が続いた。そして近年になってx86-64アーキテクチャが登場し、64ビットプロセッサが一般化した。 | マイクロプロセッサのワードサイズの一番大きいサイズは？ | {
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],
"text": [
"64ビット"
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a58565p36q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] コンピュータプログラムは、基本的にプロセッサが実行すべき命令の列である。この命令列はプログラムの結果に影響を与えない形で並べ替え可能であり、同時並行的に実行できる命令毎にグループ化することができる。これを命令レベルの並列性と呼ぶ。命令レベルの並列性によるアーキテクチャの改良は1980年代中ごろから1990年代中ごろに盛んに行われた。 | 命令列はプログラムの結果に影響を与えない形で並べ替え可能であり、同時並行的に実行できる命令毎にグループ化することができることを何というか？ | {
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113
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"text": [
"命令レベルの並列性"
]
} | false |
a58565p36q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] コンピュータプログラムは、基本的にプロセッサが実行すべき命令の列である。この命令列はプログラムの結果に影響を与えない形で並べ替え可能であり、同時並行的に実行できる命令毎にグループ化することができる。これを命令レベルの並列性と呼ぶ。命令レベルの並列性によるアーキテクチャの改良は1980年代中ごろから1990年代中ごろに盛んに行われた。 | 基本的にプロセッサが実行すべき命令の列の名前は？ | {
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11
],
"text": [
"コンピュータプログラム"
]
} | false |
a58565p37q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 最近のプロセッサは多段命令パイプラインを備えている。パイプラインの各ステージは、命令に対して行うべき異なる処理に対応している。N段のパイプラインを持つプロセッサでは、N個の命令について同時にそれぞれ異なる段階の処理をしていることになる。典型的なパイプラインの例としてRISCプロセッサの5段のパイプラインがある（各段は命令フェッチ、命令デコード、実行、メモリアクセス、ライトバック）。Pentium 4 は35段のパイプラインを持つ。 | Pentium 4 はなん段のパイプラインを持つ | {
"answer_start": [
214
],
"text": [
"35段"
]
} | false |
a58565p37q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 最近のプロセッサは多段命令パイプラインを備えている。パイプラインの各ステージは、命令に対して行うべき異なる処理に対応している。N段のパイプラインを持つプロセッサでは、N個の命令について同時にそれぞれ異なる段階の処理をしていることになる。典型的なパイプラインの例としてRISCプロセッサの5段のパイプラインがある（各段は命令フェッチ、命令デコード、実行、メモリアクセス、ライトバック）。Pentium 4 は35段のパイプラインを持つ。 | 最近のプロセッサが備えているパイプラインを何と呼ぶ？ | {
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20
],
"text": [
"多段命令パイプライン"
]
} | false |
a58565p37q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 最近のプロセッサは多段命令パイプラインを備えている。パイプラインの各ステージは、命令に対して行うべき異なる処理に対応している。N段のパイプラインを持つプロセッサでは、N個の命令について同時にそれぞれ異なる段階の処理をしていることになる。典型的なパイプラインの例としてRISCプロセッサの5段のパイプラインがある（各段は命令フェッチ、命令デコード、実行、メモリアクセス、ライトバック）。Pentium 4 は35段のパイプラインを持つ。 | 最近のプロセッサは何を備えているか？ | {
"answer_start": [
20
],
"text": [
"多段命令パイプライン"
]
} | false |
a58565p37q3 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 最近のプロセッサは多段命令パイプラインを備えている。パイプラインの各ステージは、命令に対して行うべき異なる処理に対応している。N段のパイプラインを持つプロセッサでは、N個の命令について同時にそれぞれ異なる段階の処理をしていることになる。典型的なパイプラインの例としてRISCプロセッサの5段のパイプラインがある（各段は命令フェッチ、命令デコード、実行、メモリアクセス、ライトバック）。Pentium 4 は35段のパイプラインを持つ。 | Pentium4は何段のパイプラインを持つ？ | {
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214
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"text": [
"35段"
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a58565p38q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] パイプライン化による命令レベルの並列性だけでなく、同時に複数の命令を処理できるプロセッサもある。これをスーパースケーラプロセッサという。命令はデータ従属性がない場合にのみ、同時に実行可能なものとしてグループ化できる。 | パイプライン化による命令レベルの並列性だけでなく、同時に複数の命令を処理できるプロセッサを何というか？ | {
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62
],
"text": [
"スーパースケーラプロセッサ"
]
} | false |
a58565p38q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] パイプライン化による命令レベルの並列性だけでなく、同時に複数の命令を処理できるプロセッサもある。これをスーパースケーラプロセッサという。命令はデータ従属性がない場合にのみ、同時に実行可能なものとしてグループ化できる。 | パイプライン化による命令レベルの並列性だけでなく、同時に複数の命令を処理できるプロセッサを何と呼ぶ？ | {
"answer_start": [
62
],
"text": [
"スーパースケーラプロセッサ"
]
} | false |
a58565p38q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] パイプライン化による命令レベルの並列性だけでなく、同時に複数の命令を処理できるプロセッサもある。これをスーパースケーラプロセッサという。命令はデータ従属性がない場合にのみ、同時に実行可能なものとしてグループ化できる。 | パイプライン化による命令レベルの並列性だけでなく、同時に複数の命令を処理できるプロセッサを何と呼ぶ | {
"answer_start": [
62
],
"text": [
"スーパースケーラプロセッサ"
]
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a58565p38q3 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] パイプライン化による命令レベルの並列性だけでなく、同時に複数の命令を処理できるプロセッサもある。これをスーパースケーラプロセッサという。命令はデータ従属性がない場合にのみ、同時に実行可能なものとしてグループ化できる。 | 同時に複数の命令を処理できるプロセッサの名前は？ | {
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62
],
"text": [
"スーパースケーラプロセッサ"
]
} | false |
a58565p39q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] データ並列性はプログラムのループが本質的に備えている並列性であり、ループの各周回が各ノードで並列に処理されるようデータを配布する部分が中心となる。並列化されるループは、大きなデータ構造の各要素について似たような処理を行うものである。科学技術計算にはデータ並列性があることが多い。 | プログラムのループが本質的に備えている並列性の名前は？ | {
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11
],
"text": [
"データ並列性"
]
} | false |
a58565p39q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] データ並列性はプログラムのループが本質的に備えている並列性であり、ループの各周回が各ノードで並列に処理されるようデータを配布する部分が中心となる。並列化されるループは、大きなデータ構造の各要素について似たような処理を行うものである。科学技術計算にはデータ並列性があることが多い。 | 科学技術計算には何をつかうことが多い。 | {
"answer_start": [
11
],
"text": [
"データ並列性"
]
} | false |
a58565p39q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] データ並列性はプログラムのループが本質的に備えている並列性であり、ループの各周回が各ノードで並列に処理されるようデータを配布する部分が中心となる。並列化されるループは、大きなデータ構造の各要素について似たような処理を行うものである。科学技術計算にはデータ並列性があることが多い。 | プログラムのループが本質的に備えている並列性であり、ループの各周回が各ノードで並列に処理されるようデータを配布する部分が中心となるものは？ | {
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11
],
"text": [
"データ並列性"
]
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a58565p39q3 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] データ並列性はプログラムのループが本質的に備えている並列性であり、ループの各周回が各ノードで並列に処理されるようデータを配布する部分が中心となる。並列化されるループは、大きなデータ構造の各要素について似たような処理を行うものである。科学技術計算にはデータ並列性があることが多い。 | 科学技術計算には何性があることが多いか？ | {
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11
],
"text": [
"データ並列性"
]
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a58565p39q4 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] データ並列性はプログラムのループが本質的に備えている並列性であり、ループの各周回が各ノードで並列に処理されるようデータを配布する部分が中心となる。並列化されるループは、大きなデータ構造の各要素について似たような処理を行うものである。科学技術計算にはデータ並列性があることが多い。 | データ並列性があることが多いのは何？ | {
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"科学技術計算"
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a58565p4q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 並列計算は、プロセッサ同士が独立して同時に仕事をするため、理想的な状況下ではプロセッサの回路規模を大きくすること無く、プロセッサの数に比例して処理性能が向上できると考えられ、スーパーコンピュータなどで古くから採られた手法である。スーパーコンピュータの高い性能は、プロセッサ数やノード数がパーソナルコンピュータに比べて極めて多く、並列処理性能が高いことも重要な要因である。 | プロセッサ同士が独立して同時に仕事をするのは何？ | {
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"並列計算"
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a58565p40q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] ループ伝搬依存（loop-carried dependency）とは、ループにおいて以前の周回の結果に依存して新たな周回の計算が行われる性質をいう。ループ伝搬依存があると、ループの並列化はできない。例えば、以下のフィボナッチ数の一部を計算する擬似コードを考えてみよう。 | ループにおいて以前の周回の結果に依存して新たな周回の計算が行われる性質を何いうか？ | {
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"text": [
"ループ伝搬依存"
]
} | false |
a58565p40q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] ループ伝搬依存（loop-carried dependency）とは、ループにおいて以前の周回の結果に依存して新たな周回の計算が行われる性質をいう。ループ伝搬依存があると、ループの並列化はできない。例えば、以下のフィボナッチ数の一部を計算する擬似コードを考えてみよう。 | loop-carried dependencyの日本語は？ | {
"answer_start": [
11
],
"text": [
"ループ伝搬依存"
]
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a58565p41q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] このループでは、CUR が以前の CUR の値と PREV に依存しており、その値は周回ごとに再計算されるため、並列化できない。つまり、ある周回での計算は、それ以前の周回の計算結果に依存しているため、周回ごとに並列化することはできないのである。 | このループにおいてCURは何を利用しているか | {
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28
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"text": [
"CUR の値と PREV"
]
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a58565p41q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] このループでは、CUR が以前の CUR の値と PREV に依存しており、その値は周回ごとに再計算されるため、並列化できない。つまり、ある周回での計算は、それ以前の周回の計算結果に依存しているため、周回ごとに並列化することはできないのである。 | CUR が以前の CUR の値と PREV に依存しており、その値は周回ごとに再計算されるため、何化ができない？ | {
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67
],
"text": [
"並列化"
]
} | false |
a58565p41q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] このループでは、CUR が以前の CUR の値と PREV に依存しており、その値は周回ごとに再計算されるため、並列化できない。つまり、ある周回での計算は、それ以前の周回の計算結果に依存しているため、周回ごとに並列化することはできないのである。 | 並列計算では、CUR が以前の CUR の値と 何に依存している | {
"answer_start": [
36
],
"text": [
"PREV"
]
} | false |
a58565p41q3 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] このループでは、CUR が以前の CUR の値と PREV に依存しており、その値は周回ごとに再計算されるため、並列化できない。つまり、ある周回での計算は、それ以前の周回の計算結果に依存しているため、周回ごとに並列化することはできないのである。 | CURが依存しているのは？ | {
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24
],
"text": [
"以前の CUR の値と PREV"
]
} | false |
a58565p42q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] タスク並列性は、「同じまたは異なるデータ群に関する全く異なる計算は並列に実行可能である」という並列プログラムの特性である。データ並列性がほぼ同じ計算を並列に実行するのとは対照的である。問題が大きくなっても、それに比例してタスク並列性が高くなることはない。 | 「同じまたは異なるデータ群に関する全く異なる計算は並列に実行可能である」という並列プログラムの特性を何と呼ぶか | {
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"text": [
"タスク並列性"
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} | false |
a58565p42q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] タスク並列性は、「同じまたは異なるデータ群に関する全く異なる計算は並列に実行可能である」という並列プログラムの特性である。データ並列性がほぼ同じ計算を並列に実行するのとは対照的である。問題が大きくなっても、それに比例してタスク並列性が高くなることはない。 | 他のデータ群に関する別の計算は並列に実行可能であるのは何の特性か | {
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11
],
"text": [
"タスク並列性"
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} | false |
a58565p42q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] タスク並列性は、「同じまたは異なるデータ群に関する全く異なる計算は並列に実行可能である」という並列プログラムの特性である。データ並列性がほぼ同じ計算を並列に実行するのとは対照的である。問題が大きくなっても、それに比例してタスク並列性が高くなることはない。 | 「同じまたは異なるデータ群に関する全く異なる計算は並列に実行可能である」という並列プログラムの特性は何 | {
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11
],
"text": [
"タスク並列性"
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} | false |
a58565p42q3 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] タスク並列性は、「同じまたは異なるデータ群に関する全く異なる計算は並列に実行可能である」という並列プログラムの特性である。データ並列性がほぼ同じ計算を並列に実行するのとは対照的である。問題が大きくなっても、それに比例してタスク並列性が高くなることはない。 | 「同じまたは異なるデータ群に関する全く異なる計算は並列に実行可能である」という並列プログラムの特性のことを何という？ | {
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11
],
"text": [
"タスク並列性"
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a58565p43q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 並列コンピュータの主記憶は、共有メモリ型（全プロセッサが単一の物理アドレス空間を共有する）と分散メモリ型（各プロセッサがローカルな独自の物理アドレス空間を持つ）に分けられる。分散メモリは、メモリが論理的に分散しているためにそのように呼ばれるが、実際には物理的にも分散していることが多い。分散共有メモリはこの2つの方式を組み合わせたものであり、各プロセッサはローカルなメモリとローカルでないメモリの両方にアクセスできる。この場合、ローカルなメモリへのアクセスはローカルでないメモリへのアクセスよりも一般に高速である。 | メモリが論理的に分散しているためにそのように呼ばれるものは？ | {
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],
"text": [
"分散メモリ"
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a58565p43q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 並列コンピュータの主記憶は、共有メモリ型（全プロセッサが単一の物理アドレス空間を共有する）と分散メモリ型（各プロセッサがローカルな独自の物理アドレス空間を持つ）に分けられる。分散メモリは、メモリが論理的に分散しているためにそのように呼ばれるが、実際には物理的にも分散していることが多い。分散共有メモリはこの2つの方式を組み合わせたものであり、各プロセッサはローカルなメモリとローカルでないメモリの両方にアクセスできる。この場合、ローカルなメモリへのアクセスはローカルでないメモリへのアクセスよりも一般に高速である。 | 並列コンピュータの主記憶は、共有メモリ型ともう一つ何に分けられる？ | {
"answer_start": [
57
],
"text": [
"分散メモリ型"
]
} | false |
a58565p43q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 並列コンピュータの主記憶は、共有メモリ型（全プロセッサが単一の物理アドレス空間を共有する）と分散メモリ型（各プロセッサがローカルな独自の物理アドレス空間を持つ）に分けられる。分散メモリは、メモリが論理的に分散しているためにそのように呼ばれるが、実際には物理的にも分散していることが多い。分散共有メモリはこの2つの方式を組み合わせたものであり、各プロセッサはローカルなメモリとローカルでないメモリの両方にアクセスできる。この場合、ローカルなメモリへのアクセスはローカルでないメモリへのアクセスよりも一般に高速である。 | 並列コンピュータの主記憶で、全プロセッサが単一の物理アドレス空間を共有するメモリ型を何と呼ぶか） | {
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25
],
"text": [
"共有メモリ型"
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a58565p43q3 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 並列コンピュータの主記憶は、共有メモリ型（全プロセッサが単一の物理アドレス空間を共有する）と分散メモリ型（各プロセッサがローカルな独自の物理アドレス空間を持つ）に分けられる。分散メモリは、メモリが論理的に分散しているためにそのように呼ばれるが、実際には物理的にも分散していることが多い。分散共有メモリはこの2つの方式を組み合わせたものであり、各プロセッサはローカルなメモリとローカルでないメモリの両方にアクセスできる。この場合、ローカルなメモリへのアクセスはローカルでないメモリへのアクセスよりも一般に高速である。 | 並列コンピュータの主記憶は、共有メモリ型と何に分けられる | {
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"分散メモリ型"
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a58565p44q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 全主記憶に同じレイテンシおよび帯域幅でアクセスできるコンピュータアーキテクチャを UMA (Uniform Memory Access) と呼ぶ。これは共有メモリシステム（メモリが物理的に分散していない場合）しか実現できない。それ以外のアーキテクチャはNUMA (Non-Uniform Memory Access) と呼ぶ。分散メモリシステムはNUMAである。 | 分散メモリシステムは何と呼ぶか | {
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"NUMA"
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a58565p44q1 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 全主記憶に同じレイテンシおよび帯域幅でアクセスできるコンピュータアーキテクチャを UMA (Uniform Memory Access) と呼ぶ。これは共有メモリシステム（メモリが物理的に分散していない場合）しか実現できない。それ以外のアーキテクチャはNUMA (Non-Uniform Memory Access) と呼ぶ。分散メモリシステムはNUMAである。 | Uniform Memory Accesの略称は？ | {
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"UMA"
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a58565p44q2 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 全主記憶に同じレイテンシおよび帯域幅でアクセスできるコンピュータアーキテクチャを UMA (Uniform Memory Access) と呼ぶ。これは共有メモリシステム（メモリが物理的に分散していない場合）しか実現できない。それ以外のアーキテクチャはNUMA (Non-Uniform Memory Access) と呼ぶ。分散メモリシステムはNUMAである。 | 全主記憶に同じレイテンシおよび帯域幅でアクセスできるコンピュータアーキテクチャをアルファベット3文字で何という？ | {
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a58565p44q3 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] 全主記憶に同じレイテンシおよび帯域幅でアクセスできるコンピュータアーキテクチャを UMA (Uniform Memory Access) と呼ぶ。これは共有メモリシステム（メモリが物理的に分散していない場合）しか実現できない。それ以外のアーキテクチャはNUMA (Non-Uniform Memory Access) と呼ぶ。分散メモリシステムはNUMAである。 | 全主記憶に同じレイテンシおよび帯域幅でアクセスできるコンピュータアーキテクチャを何と呼ぶか | {
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a58565p45q0 | 並列計算 | 並列計算 [SEP] インターコネクト・ネットワークを使った並列コンピュータは、直接接続されていないノード間でメッセージパッシングできるように何らかのルーティング機構が必要となる。大規模なマルチプロセッサ機では、プロセッサ間の通信媒体は複数の階層を構成することもある。 | 大規模なマルチプロセッサ機でプロセッサ間には何を構成することができるか | {
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