著者

吉見 真聡 中村 涼 三木 光範 廣安 知之

出版者

日本ソフトウェア科学会

雑誌

コンピュータ ソフトウェア (ISSN:02896540)

巻号頁・発行日

vol.29, no.4, pp.4_244-4_250, 2012-10-25 (Released:2012-11-25)

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近年,画像処理用のハードウェアとして用いられてきたGPUが汎用計算へと利用されるようになり,GPUを用いた多くのソフトウェアの開発や研究が盛んに行われるようになってきている.しかし,対象となるアルゴリズムをGPUを用いた並列計算で実現するには,メモリ構造などGPU特有の専門知識が必要となる.また,最近では高性能なGPUを提供するホスティングサービスが増えていることから,ネットワーク上の複数のノードのGPUを利用するための枠組みが強く求められている.そこで我々は,GPGPUによる並列プログラミングを容易に実現するため,Rubyを用いたフレームワーク『ParaRuby』を開発した.ParaRubyにより,Rubyプログラム中からGPU向けのプログラムを呼び出し,リモートノード上にて処理を行うことが可能になる.このフレームワークを利用して2つのアプリケーションの実装を行い,フレームワークの性能を評価した.

著者

中村 涼

出版者

一般社団法人 日本教育心理学会

雑誌

教育心理学研究 (ISSN:00215015)

巻号頁・発行日

vol.44, no.1, pp.85-91, 1996-03-30 (Released:2013-02-19)

参考文献数

12

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The present study investigated whether giving reality information and the category names of the to-be-learned materials affect incorporating of the materials into subject's preexisting knowledge. Forty university students were instructed that they were to learn real facts, while 43 university students were instructed that they were to learn rtificial facts. Actually, the subjects in both groups learned unfamilliar real facts. Half of the materials consisted of category names with two attributes, and the remaining half consisted of three attributes. Immediately following the learning phase, the subjects received a recall test, a recognition test, and a matching test. They were given the tests again after 1-week interval. The results indicated that giving real information and/or providing category names facilitated the learning of the materials. These results were discussed in terms of incorporation process of new information into preexisting knowledge.

著者

中村 涼子 松永 友佳 古賀 友紀 住江 愛子 原 寿郎 孝橋 賢一 小田 義直

出版者

がんの子供を守る会

雑誌

小児がん : 小児悪性腫瘍研究会記録 (ISSN:03894525)

巻号頁・発行日

vol.48, no.2, pp.141-142, 2011

著者

中村 涼 吉見 真聡 三木 光範

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. CPSY, コンピュータシステム (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.111, no.398, pp.129-134, 2012-01-18

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近年,画像処理用のハードウェアとして用いられてきたGPUが汎用計算へと利用されるようになり,GPUを用いた多くのソフトウェアの開発や研究が盛んに行われるようになってきている.GPUによる汎用計算向けの開発環境は多数提供されているが,並列計算は高度なプログラミング技術や専門知識を要し,開発コストが高いという課題がある.また,最近では高性能なGPUを提供するホスティングサービスが増えていることから,ネットワーク上の複数のノードのGPUを利用するための枠組みが強く求められている.そこで我々は,GPGPUによる並列プログラミングを容易に実現するため,Rubyを用いたフレームワーク『ParaRuby』を開発した.ParaRubyにより,Rubyプログラム中からGPU向けのプログラムを呼び出し,リモートノード上にて処理を行うことが可能になる.このフレームワークを利用して2つのアプリケーションの実装を行い,フレームワークの性能を評価した.