GPUプログラミング(CUDA)の基礎と高速処理への応用と実践 ~1人1台PC実習付~

~ CPUとGPUの比較、GPUの内部構造、GPUのプログラミングモデル、CUDAを使ったGPUの活用 ~

・GPUプログラミングの一つであるCUDAを修得し、ソフトウェア開発へ応用するための講座
・GPUの性能を最大限に引き出すためのポイントを修得し、高性能なシステム開発へ応用しよう!
・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実践的テクニックを解説します
※PCは弊社で用意いたします
※課題やGPUプログラミングの不明点等について個別質問が出来るセミナーです!

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、セミナー内では受講者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6月22日(火)に変更になりました。

セミナー詳細

開催日時
  • 2021年06月02日(水) 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プログラミングを使いたい方
・GPUプログラミング初学者の方
・GPUプログラミングの裏技を知りたい方
・画像、AI技術、システム開発、ソフトウェア開発その他関連部署の方
予備知識 ・C、C++のプログラミング経験のある方
・Linuxの使用経験のある方(本セミナーではUbuntuを使用いたします)
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
プログラム

1.GPUとは
  (1).GPUのハードウェア特性
    a.GPUとCPUの違い
    b.GPUの内部構造
    c.演算性能(GFLOPS)の比較
  (2).GPUのプログラミングモデル
    a.スレッド階層(並列実行モデル)
    b.メモリ階層
    c.変数のスコープと寿命

2.GPUを使う
  (1).GPUの環境設定
    a.Linux OSを想定したドライバのインストール
    b.CUDAのインストール
  (2).GPUを動かして実際の動きを確認する
    a.hello world (CUDA カーネル呼び出し)
    b.配列に代入 (CUDA memcpy)
    c.thread block並列
    d.if文とGPU性能を保つための留意点
  (3).集約演算
    a.atomic演算
    b.reduction演算
    c.shared memoryの利用
    d.warp単位の関数
    e.scan演算(Prefix sum)
    f.cooperative groups機能

3.CUDAからGPUを使いこなす
  (1).CUDAによる行列積
    a.限定された大きさの行列積
    b.任意の大きさの行列積
    c.gridを用いる意味
    d.shared memoryの利用
    e.CUBLASの利用
  (2).CUDAのデバッグ
    a.cudaCheckError
    b.cuda-gdb

キーワード ソフトウェア システム 開発 GPU NVIDIA CUDA プログラミング スレッド 並列処理 
タグ ソフト管理組み込みソフト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 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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