GPUプログラミング(CUDA)の基礎と手動最適化による高速化・高性能化のポイント ~デモ付~<オンラインセミナー>

~ GPUプログラミングの基礎、CPU上とGPU上のデバッグの違い、GPUプログラミングの最適化手法 ~

・GPUプログラミングの基礎から性能を改善するための適切な手動最適化までを修得し、GPUを活用したシステムに応用するための講座
・GPUの特性から実行環境に合わせた最適化のポイントまでを修得し、プログラムの高速化に応用しよう!

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・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

講師の言葉

 GPUはPC用グラフィックボード上の専用プロセッサとして発展してきましたが、近年、様々な分野の高速計算を支えるハードウェアとしても利用が広まっています。スーパーコンピュータに採用され高い性能を叩き出す一方で、PCや普及価格帯のサーバを対象としている技術者から見ても、一般的なPCに標準で搭載され利用できる環境が多いこと、PCのオプションとして追加・交換が容易であること、量産効果によりコストパフォーマンスが高いことなど、大きな魅力を持っています。一方で、CUDAなど専用のプログラミングフレームワークを用いるGPUプログラミングは習得すべき知識も多く、ハードルが高いのが現状です。
 本セミナーは、NVIDIA社のGPUボードとCUDAを使用し、GPU未経験のソフトウェア技術者がGPUを利用してプログラムの高速化を実現するための基礎的な知識・技術を解説します。具体的には、基本的なGPUプログラミングの手順に加え、手動最適化により性能を改善する方法やデバッグのコツを説明します。GPUはCPU以上に手動最適化が性能を大きく左右しますが、対象プログラムの性質や使用するGPUのモデルにより、適用すべき手法や設定パラメータが変わってきます。本セミナーでは、GPUのハードウェアアーキテクチャと合わせて主要な最適化手法の原理を解説することにより、状況に応じて適切な最適化を施すための基礎技術を学んでいただきます。また、実際にプログラムの作成と最適化についてデモを行い、その効果を体験していただきます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2024年10月07日(月) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・CUDAを用いたGPUプログラミングについて修得されたい方
・GPUプログラミングの手動最適化を試した経験があるが、結果に満足していない方
・GPUプログラミングの適切な最適化方法がわからない方
・画像、ソフト、システム開発その他関連企業の方
予備知識 ・CもしくはC++のプログラミング経験(ループ、配列、ポインタが理解できているレベル)
・Linuxの基礎知識
※本セミナーはLinux環境における解説を行います
修得知識 ・CUDAを用いたGPUプログラミングができるようになる
・従来のCPU用プログラムをGPUにより高速化できる
・GPUのハードウェア上の特性を理解し、対象プログラムや実行環境に合わせた最適化を行うための基礎知識を習得できる
プログラム

1.なぜGPUが流行っているのか
  (1).歴史的経緯
    a.GPUの登場と進化
    b.プログラミングフレームワークCUDA
  (2).CPU V.S. GPU
    a.ハードウェア上の違い
    b.ソフトウェア上の違い

2.GPUプログラミングの基礎<デモ>
  (1).CUDAのプログラミングモデル(簡易版)
    a.GPUのアーキテクチャ
  (2).とりあえず並列化するには
    a.CUDAの開発・実行環境
    b.CUDAプログラムの記述
    c.C言語版→並列化
    d.CUDAプログラミングの流れ
  (3).データ転送
    a.グリッドとブロック
    b.カーネル関数

3.デバッグ手法
  (1).CPU上のデバッグとの違い
  (2).利用可能なツール

4.最適化手法<デモ>
  (1).CUDAのプログラミングモデル(実用版)
  (2).なぜ速度が出ないのか
    a.速度低下の要因
    b.ツールによる分析
  (3).基本的な最適化手法とその原理
    a.メモリアクセスの最適化
    b.スレッド管理の最適化
    c.スレッド内コードの最適化
  (4).高度な最適化手法

5.今後GPUとどう付き合うか
  (1).CUDA以外のプログラミング手段
    a.(半)自動並列化(OpenACCなど)
    b.並列化ライブラリ(Thrustなど)
    c.特定分野専用のライブラリやフレームワーク
  (2).将来のGPU環境
    ・近年のGPU動向と今後の進化の見通し

キーワード GPU システム ソフトウェア CUDA プログラミング メモリ スレッド 最適化
タグ 組み込みソフトGPU
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
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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