IPP)ソフトウェア・ライブラリーを利用すると、マルチコア、マルチプロセッサー、クラスター・コンピューティング・システムで迅速にパフォーマンスの利点を得ることができます。数学計算を多用するアプリケーションに役立つさまざまな関数のコレクションが含まれています。どのように役立つかを説明します。対応プロセッサー用アプリケーションを開発するケースを対象としています。プラットフォーム向けにマルチスレッド・アプリケーションを効率的に開発するための手法について説明します。はじめに最近のマルチコアやマルチプロセッサー・システムは、適切な並列処理を実装し、アーキテクチャーの基礎となるメモリー特性を正しく管理してはじめて、最適なパフォーマンスを得ることができます。並列処理、およびキャッシュブロックに極度に依存します。マルチスレッド・プログラムは、複数のコアとプロセッサーが効率的に使用され、並列タスクが均等に分散されるように、高度なブロック手法を利用する必要があります。メモリーに収まらない大規模な問題を処理する場合は、アウトオブコア実装を使用します。スレッド化、および最適化されたライブラリーを使用することです。この方法は、プログラマーの膨大な開発時間を節約するだけでなく、テストや評価に必要な時間と労力も減らすことができます。利用することで、生成されるコードの移植性も高まります。プロセッサーのすべての機能を活用できる、最適化およびスレッド化された数学関数の包括的なセットを提供します。ライブラリーからはじめて関数が呼び出されるときに、プログラムを実行しているハードウェアを認識するためにランタイムチェックが行われます。並列処理が最大限に利用され、最適なキャッシュブロック手法が選択されるようにコードパスが決定されます。スレッドセーフに設計されているため、複数のアプリケーション・スレッドから同時に呼び出されても関数は正しく動作します。使用してスレッド化されています。そのアルゴリズムは、複数のコアやプロセッサーを効率的に使用するため、データとタスクをバランスよく処理するように構築されています。向けにスレッド化されています。ビット・プログラムの密行列向けにスレッド化されています。演算がスレッド化されています。いくつかの計算ルーチンがスレッド化されています。呼び出すため、スレッド化されていない関数も並列で実行されます。分散メモリー並列バージョン。つの段階でスレッド化されています。以外をスレッド化したバージョン。分散メモリー並列バージョン。/対数関数、丸めなど。スレッドの作成と管理には多少のオーバーヘッドが発生するため、複数のスレッドを使用することが必ずしも有益であるとは限りません。サイズの小さな問題ではスレッドを作成しません。小さいと考えられるサイズはドメインと関数によって異なります。未満の場合はスレッド化を行いません。シングルスレッドで実行します。使用してスレッド化されているアプリケーションでは、この処理は自動的に行われます。動作を設定してください。ベクトル化された乱数ジェネレーターのセットを提供します。スレッド化は行われませんが、アプリケーション・スレッド間で乱数のストリームを分割する手段が提供されます。ブロックに分割します。関数は、スレッドがオリジナルストリームのサブシーケンスを得るように各スレッドを分割します。つのスレッドに奇数のインデックスを、別のスレッドに偶数のインデックスを割リ当てます。使用した場合のパフォーマンスの例を示しています。関数は、多くのアプリケーションのパフォーマンスで重要な役割を果たします。