〜 GPGPUの基礎、画像処理への応用、チューニング方法、高速化および効率化手法、実習を通じたプログラミング方法の習得 〜
- GPGPUを活用した画像処理手法の基礎から活用のためのポイントまでを修得し、製品の付加価値向上と高性能化に役立てよう！
- 画像処理をリアルタイム化するための現実的な解決手段として、幅広い産業分野で実用されている
※PCは弊社で用意いたします
GPUコンピューティングを用いた画像処理技術の実践基礎講座 〜１人１台ＰＣ実習付〜
講師の言葉
GPU(Graphics Processing Unit)をグラフィックス処理以外の計算に利用するGPGPU（もしくはGPUコンピューティング）が 様々な分野で活用され大きな成果を挙げており、その有効性が注目を集めいている。本セミナではNVIDIA の統合開発環境CUDAを用いて初歩的なGPGPUプログラミングから始め、次に計算高速化のためのチューニング方法について説明する。その際、GPUを搭載したコンピュータで実際にプログラミングの実習を行う。計算対象として積和演算系の画像処理、FFTによる畳み込み演算について解説を行う。また、CUDA対応の各種ライブラリを使った画像処理プログラミングを予定している。
本セミナでは GPGPU初心者を対象としており基礎的な部分から解説するため、GPUGPU、CUDAに関する予備知識は必要としない。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 | ・画像処理、認識技術および関連する製品の開発に携わっている方、これから携わる方 ・車載、医療、セキュリティ監視システム、３次元計測等、画像処理の高速化、リアルタイム化技術を必要としている方 |
| 予備知識 | ・簡単なプログラミングを行うため、C言語の基本的な知識があるとよい |
| 修得知識 | ・GPGPUを用いた画像処理プログラミング方法 ・GPGPUによる画像処理の高速化 |
| プログラム |
１． GPUの基礎
(1). GPUとは？
(2). GPGPUのアプリケーション事例
(3). GPUと他のハードウェア（CPU，CELLやFPGA）との比較
２． GPGPUの解説
(1). GPUコンピューティングの特徴
(2). 統合開発環境CUDA
(3)．チューニング
・コアレッシングアクセス
・シェアードメモリの使い方
・分岐
(4). GPU計算の基礎（例題：行列計算）
３． GPUによる画像処理
(1). 積和演算系の画像処理ー例題：ホログラム計算
(2). FFTによる画像の畳込み演算―例題：画像フィルタリング
・CUFFTの使い方
(3). CUDA対応の各種ライブラリを使用した画像処理プログラミング
・C++テンプレートライブラリThrustの使い方 |
| キーワード | GPGPU GPUコンピューティング 画像処理 ＣＵＤＡ 行列計算 並列処理 OpenCV 高速化 |
| タグ | 画像、画像処理、GPU |
| 受講料 |
一般 (1名)：50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：45,100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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