GPUプログラミング(CUDA)の基礎とその実践 <オンラインセミナー>

~ GPU環境セッティングの注意点、CUDAからGPUを使いこなすためのポイント、GPUを使った応用例 ~

・GPUの基礎から実際のプログラミングテクニックまでを修得する実践講座

・GPUを使ったソフトウェア開発のノウハウについて、実習を交えて修得する特別セミナー!
・基礎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!

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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、皆様の意見を伺いながらレベルを調節いたします。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年07月16日(木) 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 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 ・すぐにGPUをプログラミングが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 ・Linuxの基礎知識
・何らかのプログラミング言語の経験
※GPUプログラミングの経験は問いません
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.GPU環境設定
  (1).GPU環境のインストール方法
    a.GPUドライバ
    b.CUDA
  (2).よく起きる問題
    a.OSのバージョン
    b.gccのバージョン
    2.CUDAからGPUを使う
  (1).GPUを動かす
    a.hello world(CUDA カーネル呼び出し)
    b.配列に代入(CUDA memcpy)
  (2).並列実行
    a.thread並列
    b.thread block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
    a.global memory
    b.shared memory
    c.register
    d.unified memory

2.CUDAからGPUを使いこなすためのポイント
  (1).CUDAのデバッグ
    a.printf
    b.cuda-gdb
    c.nvprof
  (2).CUDAのチューニング
    a.AoS, SoA
    b.warp実行

3.GPUを使った応用
  (1).線形代数
    a.cublas
    b.cusolver
    c.cutlass
  (2).深層学習
    a.PyTorch
    b.CuPy
    c.JAX

キーワード GPU CUDA スレッド プログラミング ソフトウェア システム 深層学習 カーネル メモリ 並列処理
タグ AI・機械学習デバイスドライバ組み込みソフトGPU
受講料 一般 (1名):55,000円(税込)
同時複数申込の場合(1名):49,500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 小田急第一生命ビル(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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