CUDA/GPGPUアーキテクチャとプログラミングのための基礎知識

セミナータイトル

・非常に高性能な並列処理が実現可能なCUDA/GPGPU
・ＧＰＵで複雑な計算を高速に解くことができるＣＵＤＡをマスターし、応用を急げ！

CUDA/GPGPUアーキテクチャとプログラミングのための基礎知識

セミナー概要

【講座の内容】

【受講対象】

・PGPU、特に、CUDAについての基礎知識を身につけたい方
・映像・音声処理、物理シミュレーション、製品設計、医療用画像処理などで応用したい方

【予備知識】

・必須知識は、ありません
・望ましい知識として、C言語、もしくは、C++によるプログラミングに関する知識が挙げられます

【習得知識】

・CUDA/GPGPUにおけるプログラミングや得られる実行性能が、通常のCPU上のプログラミングによるものと、明確に異なることが理解できる
・CUDAを適用することで性能の向上が期待できるか、判断を行うための基礎スキルを身につけることができる
・CUDAによる簡単なプログラミングを行うことができるようになる

【講師の言葉】

　GPGPUによる並列プログラミング環境として、NVIDIA社によるCUDAが注目を集めつつあります。本講座では、CUDAのアーキテクチャや特性、プログラミングの考え方を説明します。GPUでは非常に高性能な並列処理を実現可能ですが、この理由を、CPUアーキテクチャとの比較を通じて、明らかにします。また、CUDAを用いたプログラムの典型的な例を挙げ、プログラムを書くために必要な基礎知識についても説明します。

　最後に、受講者の皆さんが、実際にCUDAによるプログラミングを始められる際の参考となるよう、NVIDIAから配布されているCUDASDKに含まれるサンプルを題材に、CUDAを効率よく活用するためのアルゴリズムや、サンプルにおける並列処理の構成などを、具体的に解説します。

【プログラム】

Ⅰ．CUDA概説

　　１．CUDA/GPGPUアーキテクチャ
　　２．高いパフォーマンスが得られる理由
　　３．典型的な処理の構成
　　４．得意な分野・苦手な分野
　　５．基本的なプログラミング
　　　　ａ．開発環境
　　　　ｂ．CUDAカーネル
　　　　ｃ．ホスト側コード
　　６．プロファイラによる性能評価
　　　　ａ．バンド幅計測
　　　　ｂ．演算性能計測

Ⅱ．サンプルとアルゴリズム解説(CUDASDKダイジェスト)

　　１．N体シミュレーション
　　２．粒子法・ソート
　　３．物理シミュレーションのための疑似乱数生成
　　４．二次元流体
　　５．ボリュームレンダリング