GPU(CUDA)プログラミングの基礎と並列処理・高性能化へのポイント ~1人1台PC実習付~

~ GPUの特性とプログラミング、GPUを活用したコーディング、GPUを使ったシステム実装のノウハウ ~

・CUDAによるGPUプログラミングの基礎から並列処理・高速処理の実装までを修得し、システム開発へ応用するための講座
・GPUのパフォーマンスを向上するために必要な実践的テクニックを修得し、高性能なシステム開発に応用しよう!

※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、受講者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
  • 2024年03月13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 PC実習付きセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・GPUやGPGPUプログラミングの基礎を修得したい方
・GPUプログラミングの裏技を修得したい方
・CPUで実施していた処理についてGPUへの移植を検討されている方
・画像、データ分析、システム、ソフトウェア、その他関連企業の方
予備知識 ・CもしくはC++のプログラミング経験
・Linuxの基礎知識
※本セミナーはLinux(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
・GPUへの移植ノウハウを修得出来る
プログラム

1.GPUの基礎
  (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
  (2).GPUのプログラミングモデル
    a.スレッド階層
    b.メモリ階層
    c.変数のスコープと寿命
  (3).GPUハードウェア選別のポイント
    a.費用対効果
    b.電力性能

2.GPUを活用してコーディングする<PC実習>
  (1).GPUの環境設定
    a.インストール前に確認すべき内容
    b.ドライバのインストール
    c.CUDAのインストール
  (2).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)
    c.thread block並列
    d.if文の扱い
  (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
    f.cooperative groups機能
  (4).GPU上のさらなる並列処理
    a.CUDA Stream
    b.multiGPU

3.GPUプログラミング実装にあたってのノウハウ
  (1).CUDAへの移植・適用検討
    a.全て手作業で作り直す必要があるのか?
    b.簡単に変換可能なツール等
    c.CUDA移植の事例
 ・効果的に移植できたもの
     ・移植する必要がないもの
  (2).GPUパフォーマンス向上のためのテクニック
    a.Shared memoryの活用
    b.データ構造の変換
    b.キャッシュブロッキング
  (3).CUDAのデバッグ
    a.cudaCheckError
    b.cuda-gdb

キーワード CUDA 並列処理 高速化 スレッド メモリ CPU ドライバ GPGPU カーネル shared memory ソフトウェア 画像 データ分析 コーディング GPU
タグ GPU
受講料 一般 (1名):57,200円(税込)
同時複数申込の場合(1名):51,700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
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日