ＧＰＵプログラミング(CUDA)の基礎と最適化手法による高速化技術およびデバッグのポイント　～１人１台PC実習付～

講師の言葉

　GPUはPC用グラフィックボード上の専用プロセッサとして発展してきましたが、近年、様々な分野の高速計算を支えるハードウェアとしても利用が広まっています。スーパーコンピュータに採用され高い性能を叩き出す一方で、PCや普及価格帯のサーバを対象としている技術者から見ても、一般的なPCに標準で搭載され利用できる環境が多いこと、PCのオプションとして追加・交換が容易であること、量産効果によりコストパフォーマンスが高いことなど、大きな魅力を持っています。一方で、CUDAなど専用のプログラミングフレームワークを用いるGPUプログラミングは習得すべき知識も多く、ハードルが高いのが現状です。
　本セミナーは、NVIDIA社のGPUボードとCUDAを使用し、GPU未経験のソフトウェア技術者がGPUを利用してプログラムの高速化を実現するための基礎的な知識・技術を解説します。具体的には、基本的なGPUプログラミングの手順に加え、手動最適化により性能を改善する方法やデバッグのコツを説明します。GPUはCPU以上に手動最適化が性能を大きく左右しますが、対象プログラムの性質や使用するGPUのモデルにより、適用すべき手法や設定パラメータが変わってきます。本セミナーでは、GPUのハードウェアアーキテクチャと合わせて主要な最適化手法の原理を解説することにより、状況に応じて適切な最適化を施すための基礎技術を学んでいただきます。また、実際にプログラムの作成と最適化の実習を行うことにより、その効果を体験していただきます。

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