ＧＰＧＰＵの基礎とプログラミングおよび高速化技術

〜 CPUプログラムの超簡単移植法、パラメータチューニング、GPU最適化ライブラリ 〜

・人工知能やディープラーニングで注目されるGPGPUの基礎を最短で身につけるための講座

・GPUの性能を最大限に引き出し、プログラミングの高速化をはかろう！

講師の言葉

　本セミナーは、最短でGPGPUの基礎を身につけることを目的としています。GPUの性能を最大限引き出すためには様々な分野の知識が必要になるため、学ぶべき事項が多く存在することは事実です。勉強しようと本を開くと、そこには非常に詳細な解説が広がっており、「はたしてGPGPUを勉強するにはどれだけの時間と労力が必要なのだろうか」と気後れした方も多いのではないでしょうか。「なぜGPGPUによって処理が高速化されるのかを知りたい」「GPGPUを手段として処理を高速化したい」という要求に応えるために、必要不可欠な項目だけを学びながら、頂上ではなく五合目付近を目指します。
　なお、本セミナーではNVIDIA社のGPUを対象とし、開発環境にはCUDA CとCUDA Fortranの両方を取り上げます。OpenCLやOpenACC、GPU最適化ライブラリにも言及します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2017年04月05日(水) 10:30 ～ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・システム、ソフト、画像処理ほか関連部門の方 ・これからGPGPU、CUDAプログラミングを始めようとしている方 ・GPGPUにより処理が速くなる原理を知りたい方 ・人工知能・機械学習・ディープラーニングでGPUについて知りたい方 ・業務でGPUを使っている、GPGPUを勉強しているが、今ひとつ自信のない方 ・OpenACCを使っていて、さらに高速化を実現したい方
予備知識 ・プログラミングの基礎（ソースファイルをコンパイルし、プログラムを実行できる） ・C言語もしくはFortranの基礎（変数、分岐と繰り返し、配列、関数、ポインタの基礎を知っている）
修得知識 ・GPUが台頭してきた歴史の概略を知ることができる ・プログラムの性能をどのように評価すればよいかを知ることができる ・CUDA C/Fortranを利用してプログラムを記述、コンパイルし、その性能を評価することができる ・CPU向けに作成されたプログラムをGPUに移植することができる ・GPUで高速に実行するための定石を知ることができる
プログラム

１．なぜGPUなのか
　　（１）．CPUとGPUの略歴
　　（２）．「タダ飯食いは終わった」
　　（３）．GPGPU＝人工知能！？

２．GPGPUプログラミングの最初の一歩
　　（１）．Hello World
　　（２）．Hello Thread
　　（３）．CPUとGPUのやりとり
　　（４）．CPUプログラムの超簡単移植法

３．GPGPUプログラミングの鉄板問題　〜ベクトル和〜
　　（１）．CPUプログラムと並列化の方針
　　（２）．性能評価指針　計算時間とFLOPS
　　（３）．並列実行のためのパラメータ
　　（４）．CPUプログラムの移植とパラメータチューニング

４．GPGPUプログラミングの王道　〜CUDA以外の開発環境〜
　　（１）．OpenCL
　　（２）．GPU最適化ライブラリ
　　（３）．OpenACC

５．これからさらに学ぶために
　　（１）．勉強したことは無駄になる？ならない？
　　（２）．最新の情報を追いかけるには
キーワード GPGPU　移植法　ベクトル和　並列化　FLOPS　パラメータチューニング　OpenCL　OpenACC
タグ シミュレーション・解析、画像、画像処理、組み込みソフト、基板・LSI設計、GPU、ITサービス
受講料 一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１　新宿第一生命ビルディング（２２階）
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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