放送大学：コンピュータアーキテクチャ
■ 講師
松田 裕幸 東京大学非常勤講師
■ 授業内容
最初に、ワンボードマイコンRaspberry Piを参考にコンピュータアーキテクチャの概要を説明
高速コンピュータに不可欠な、スイッチの最新動向について触れ、
コンピュータシステムに関する3つの大きな話題について概説します。
(a) 並列コンピュータ
(b) 深層学習計算で不可欠なGPU
(c) 超高速計算機スーパーコンピュータ
■ 授業テーマ
第1回 ワンボードマイコン Raspberry Piのアーキテクチャ
第2回 メモリ
第3回 CPU
第4回 I/O
第5回 スイッチ
第6回 過去の超並列コンピュータの概観
第7回 専用コンピュータアーキテクチャ GPUの場合
第8回 スーパーコンピュータアーキテクチャー
（セミナ・メモ）
● 第1回 ワンボードマイコン Raspberry Piのアーキテクチャ
・Raspberry Pi
→ GPIO
→ センサ、GPS、カメラ
→ IFTTF: IF This Then That
→ ロボット制御
→ ROS(Robot OS)
・プログラムの本質 → 状態変更（遷移）
● 第2回 メモリ
・Cache
→ Direct cache memory
→ Set-asociative casche mapping → Tag/Data 連想リスト
→ Tag → アドレス計算
● 第3回 CPU
・Instraction-Level Pallallelism
→ Pipeline hazard
→ Control hazard、Data hazard、Structural hazard
→ Data-Level P.
→ SIMD, GPU
・PC
→ 共有（１つ）
→ 複数
・メモリ
→ 共有
→ 固有（アドレス・マッピング）
・スループット
スループット＝CPU周波数×バンド幅×チャネル数
● 第4回 I/O
● 第5回 スイッチ
・アドレッシング
・資源の分割
● 第6回 過去の超並列コンピュータの概観
● 第7回 専用コンピュータアーキテクチャ GPUの場合
・深層学習：DL
→ 推論(Infer)：パラメータ推定
→ 推論(Reson)：CNN, 畳み込み：
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・講座構成
→ RaspberryPi
→ メモリ階層 → キャッシュ
→ 並列化
→ Instraction-Level Pallallelism
→ Data-Level P.
→ Thread-Level P.
→ Neural Network Architecture
・参考資料
→ Learning Computer Architecture with Raspberry Pi
→
・試験問題
１．キャッシュの役割
２．アムダールの法則
３．
４．マルチプロセッシング、マルチコア
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・Mathtatica
→ Wolfran ngine on Jupyter
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・松田先生メール・アドレス
→ matsudayuko@acm.org
以上
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