NAG Library for SMP & Multi-Core

マルチコア／マルチプロセッサ向け並列計算ライブラリ

専門家により並列化されたライブラリ

NAG Library for SMP & Multi-Coreは、マルチコア／マルチプロセッサ環境で並列計算を実現する「汎用並列数値計算ライブラリ」です。１６００種類以上の統計及び科学技術計算分野の計算ルーチンが提供され、そのうちの４８０以上ものルーチンが専門家によりOpenMPを用いて並列化されています。(関数リスト)　

NAG Library for SMP & Multi-Coreの開発は非常に注意深く行われており、特に計算スピードが低下する大きな原因の1つである、キャッシュミスの発生を最小限に抑えるように設計されています。

FFT、最適化、最小二乗法、固有値問題、偏微分方程式、常微分方程式、曲面・曲線フィッティング等の科学技術計算ルーチン群と、分散分析、時系列予測、ｌ主成分分析、クラスタ分析などの統計計算ルーチン群が提供されます。　Fortranから利用できる他、C/C++やJavaなどのその他の言語からのアクセスも可能です。

並列化済LAPACKルーチンを含んでいます

NAG Library for SMP & Multi-Coreは２００以上の並列化済みLAPACKルーチンを含んでいます。 (※詳細は並列化済LAPACKルーチン一覧をご参照下さい）　通常のLAPACKをリンクする代わりに本ライブラリをリンクするだけで、マルチコア・マルチプロセッサ環境でより良いパフォーマンスを得ることが可能です。

簡単に使えてマルチコア／マルチプロセッサをフルに生かす

NAG Library for SMP & Multi-Coreは高度に並列化された科学技術／統計計算ライブラリですが、ユーザは並列化を意識することなくあたかも逐次ライブラリを使っているかの如くをご利用いただけます。　（本ライブラリは逐次ライブラリ「NAG Fortranライブラリ」と100%インタフェース互換です）

逐次ライブラリを利用する場合のコンパイル／リンク例：
% nagfor myprog.f90 -lnag

本ライブラリを利用する場合のコンパイル／リンク例：
% nagfor myprog.f90 -lnagsmp

このようにプログラムソースコードは逐次計算用と同一のものをご利用いただき、本並列ライブラリをリンクしていただくだけで、マルチコア／マルチプロセッサでの卓越したパフォーマンスを最低限の手間で手に入れることが可能です。

マルチコアでのパフォーマンス例

以下はNAG Library for SMP & Multi-Coreを利用してマルチコアマシンで計算を行い、１コアの場合の何倍のスピードが得られたかを計測したベンチマーク結果です。

　　ＬＵ分解 8000x8000
※環境：AMD 64-bit 8 Core / Linux: SuSE SLES 10 / PGI Compiler

PDEベンチマーク

　　楕円型偏微分方程式 80089x80089
(Bi-CGSTAB、Jacobi)
※環境：AMD 64-bit 8 Core / Linux: SuSE SLES 10 / PGI Compiler

※NAG Library for SMP & Multi-Coreに含まれるLAPACKルーチンのベンチマークも合わせてご参照下さい。

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NAG Library for SMP & Multi-Core Mark22 PC版製品型番/価格表（PDF）

※ ライセンス形態および製品の価格はお問い合わせください。

ご利用可能な言語

C言語
C++
Java
Fortran
他

サポートされているＯＳ

Windows
Linux
Solaris
AIX
TRU64
HP-UX
etc.

ご提供機能

特殊関数: 双曲線関数、ガンマ関数、誤差関数、ベッセル関数、フレネル関数、楕円積分、楕円関数、エアリー関数、ケルビン関数、エラー関数、Hankel関数
行列、ベクトル操作: 逆行列、疎行列ユーティリティー
線形方程式: 一般連立線形方程式、対称連立方程式、三角連立方程式、一般帯連立方程式、対象帯連立方程式、LU分解、コレスキー分解、疎行列連立方程式
固有値問題: 固有値、固有ベクトル、シュール分解
特異値分解（ＳＶＤ）
最小二乗問題
FFT
畳み込み
曲線、曲面フィテッィング、補間: エルミート補間、1次元スプラインフィット、2次元スプラインフィット、修正シェパード法、チェビシェフ級数
最適化: 線形計画法(LP)、2次計画法(QP)、非線形最小二乗法、非線形計画法、１変量最小化
非線形方程式: 多項式の根、非線形方程式の根、連立方程式の根
求積: 有限区間の数値積分、無限区間の数値積分、多次元積分
積分方程式: 線形フレッドホルム積分方程式、非線形ヴォルテラ畳み込み方程式、アーベル型方程式
常微分方程式: ルンゲクッタ、初期値問題、アダムス、BDF、境界値問題
偏微分方程式: ヘルムホルツ方程式(Helmholtz)、マルチグリッド、楕円微分方程式、放物型偏微分方程式、ブラックショールズ(Black Scholes)、Bond

メッシュ生成: 反復法、Delaunay、Advancing-Front
オペレーションズリサーチ(OR): 整数計画、最短経路問題
統計分散関数（偏差、確率）: 正規分布、スチュ-デントｔ分布、χ二乗分布（カイ二乗分布）、Ｆ分布、ベータ分布、ガンマ分布、離散分布
乱数発生: 準乱数、一様分布、正規分布、多変量正規分布、ベータ分布、指数分布、ガンマ分布、2項分布、超幾何分布、フォン・ミゼス分布、離散分布
1変量推定: 2項分布信頼区間、ポアソン分布信頼区間、ワイブル分布信頼区間、ロバスト推定
回帰分析: 線形回帰分析、多重線形回帰分析
相関分析: ピアソン積率相関係数、共分散行列、偏相関行列、偏共分散行列
多変量解析: 因子分析、主成分分析、正準分析、クラスタ分析、判別分析
一般化線形モデル（ＧＬＭ）
分散分析(ANOVA)
時系列分析: ARIMAモデルフィット、ARMAモデルフィット、予測、伝達関数、スペクトル解析、ACF、PACF
生存解析: カプラン・マイヤ推定値、コックス・ハザード・モデル、危険集合
ノンパラメトリック統計: コックススチュアート検定、ウィルコクソン検定、ラン検定、マクネマー検定、マンホイットニー検定、フリードマン検定、クラスカルウォリス検定、コクランQ検定、コルモゴロフスミルノフ検定、ケンドールの合致係数、ケンドールの階数相関

※コンテンツリスト（関数リスト）

Results matter. Trust NAG.