CUDAによるGPUプログラミングの基礎と実践テクニック ~1人1台PC実習付~

~ GPUを使った並列処理、CUDAによるGPUの高性能な実装技術と使いこなし方、GPUによる線形代数・深層学習プログラミング ~

・GPUプログラミングを使った高速化に対応したアプリケーションを開発するための講座
・GPUを使ったソフトウェア開発のためのノウハウを修得し、アプリケーション開発に活かそう!
・GPUプログラミングの基礎的な所から分かり易く説明致しますので初学者の方でも安心して受講出来る講座です!
※PCは弊社で用意いたします

講師の言葉

 本講義ではGPUプログラミングをする上で必要な実践的テクニックと便利なツールの使い方を網羅的に紹介します。よくある間違いや誰もがつまずく問題に重点をおいて解説し、簡単な事例を使って段階的にCUDAのスキルを身につける方法を紹介します。
 CUDAのオンラインチュートリアルや解説書などには載っていない内容をふんだんに取り入れ、簡単なコードを用いて実行・誤作動させながら注意点を解説していきます。
 資料とサンプルコードは高度な内容のものまで用意しますが、実際の講義では基礎から分かり易く説明していき、受講される皆様の意見を伺いながらレベルを調節いたします。

本セミナーは受付を終了いたしました

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年02月18日(月) 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 ・すぐにGPUをプログラミングできるようになりたい方(初学者歓迎)
・GPUプログラミングの裏技を知りたい方
・ソフトウェア、画像、システム、その他関連企業の方
予備知識 ・C言語もしくはC++言語のプログラミングの経験があれば問題ございません
修得知識 ・CUDAを使ってGPU上でCPUよりも高速に動作するコードが書けるようになる
・GPUのライブラリ、デバッガ、プロファイラなどのツールが使えるようになる
・線形代数や深層学習のアプリケーションソフトウェアが使えるようになる
プログラム

1.CUDAからGPUを使う
  (1).GPUを動かす
    a.helloworld(CUDAカーネル呼び出し)
    b.配列に代入(CUDAmemcpyによるCPUとGPUの同期)
  (2).並列処理の実行
    a.thread並列
    b.threadblock並列
  (3).条件分岐の扱い
    a.同期の単位
    b.mask
    c.warp
  (4).メモリ管理の種類と各手法の比較・使い方
    a.globalmemory
    b.sharedmemory
    c.register
    d.unifiedmemory

2.CUDAからGPUを使いこなす
  (1).便利なツールやライブラリ
    a.thrustを使ったメモリ管理の簡易化
    b.ModernGPUによる高性能な実装
  (2).CUDAのデバッグ
    a.printf
    b.cuda-gdb
    c.nvprof
  (3).CUDAのチューニングの方法
    a.AoS、SoA
    b.warp実行
    c.TensorCore
  (4).複数のGPUを用いた計算
    a.MPI
    b.NCCL

3.GPUを使った応用例の紹介
  (1).線形代数
    a.cublas
    b.cusolver
    c.cutlass
  (2).深層学習
    a.Chainer
    b.CuPy

キーワード CUDA GPU 並列処理 スレッド メモリ管理 プログラミング ソフトウェア
タグ 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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