～ GPUの性能指標、CUDAで利用できる演算処理、メモリアクセスとCUDAの特徴、メモリライブラリーの利用と深層学習 ～
・GPUの特徴とCUDAプログラミングのポイントを学び、アプリケーションの高速化を実現するための講座
・コードとGPUで実行されるカーネルをCで記述する方法を学び、グラフィックスパイプラインを効率よく活用するための基本が修得できる特別セミナー！
・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。
CUDAによるGPUプログラミングの基礎とそのポイント ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
GPGPUは、発展の目覚しいグラフィックスカードを汎用プログラムの性能向上に活用できる道を切り開きました。グラフィックスカードは、これまで三次元幾何形状から画像を生成することに特化した計算機環境でしたので、GPGPUでは、一般的なプログラムでの計算処理をこの三角形描画処理に写像する必要がありました。このようなアプローチには大きな問題がありました。一般的な計算処理が三角形描画処理に写像されるのは困難である場合が多いこと、なんとか写像されたとしても、三角形描画処理に見せかけて作ったプログラムの保守性がよくないことがその代表的なものです。この問題を解決するために設計されたのが本講義で説明するCUDAです。このCUDAの登場により汎用プログラムの開発者のグラフィックスカード利用可能性が格段に向上しました。
本講義では、汎用プログラム開発の実務者が、シリアルバージョンのコードとGPUで実行されるカーネルと呼ばれるサブルーチンをCで記述し、これをPythonで呼び出すことで、このグラフィックスパイプラインを効率よく活用するための基本をわかりやすく説明します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 |
・システム、ソフト関連の技術者の方 ・一般的なプログラムの高速化にGPUを活用したいと考えている方 |
| 予備知識 |
・大学卒業程度の学力 ・手続き型プログラミングを行ったことがある方 |
| 修得知識 | ・実務者がプログラム開発業務において、その高速化を実現するためにGPUを活用する能力を修得できる |
| プログラム |
１．GPUプログラミングの基礎：前提知識 （１）．実行環境について ａ．Google Colab ｂ．デスクトップＰＣ （２）．プログラミング言語について ａ．Python ｂ．C （３）．GPUについて ａ．マザーボード ｂ．メモリ ｃ．GPUの性能指標 ｄ．CUDAコア ｅ．FP３２ ｆ．メモリ ｇ．消費電力・補助電源 ｈ．Tesla/GeForce/Quadro Ｉ．Tesla K80
２．CUDAプログラミングとそのポイント （１）．プログラミングモデル ａ．CUDAの動作 ｂ．スカラプロセッサとストリーミングマルチプロセッサ ｃ．ブロックとグリッド ｄ．カーネルとスレッド ｅ．ハードウエア情報の取得 （２）．CUDAのスレッド ａ．スレッドと同期 ｂ．ホスト(__host__)とデバイス(__device__) ｃ．C for CUDA ｄ．CUDAで利用できる演算処理 （３）．CUDAとメモリ ａ．CUDAのメモリモデル ｂ．各メモリの特徴 ｃ．メモリに関する関数 ｄ．メモリアクセスとCUDAの特徴
３．サンプルプロジェクトによるプログラミング例 （１）．SourceModuleの利用 ａ．多次元配列の四則演算 ｂ．マンデルブロー集合 （２）．メモリライブラリーの利用 ａ．総和 ｂ．内積 ｃ．最大・最小 ｄ．ソート （３）．深層学習 |
| キーワード | GPU CUDAコア プログラミングモデル スカラプロセッサ カーネル スレッド メモリモデル SourceModule メモリライブラリー 深層学習 |
| タグ | 統計・データ解析、ソフト管理、デバイスドライバ、組み込みソフト、GPU、ITサービス、OS・言語 |
| 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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