GPGPUを用いた高効率アプリケーション開発基礎講座〜デモ付〜

・回路素子や動作原理を正しく理解するための
・回路の基本事項、電気法則から実務に必要となる計測法まで修得し、実務に活かそう!　

会　場　(株)日本テクノセンター研修室　【東京・新宿区】
日　時　2010年10月1日 (金)　10:30〜17:30
定　員 30名　※満席になりましたら、締め切らせていただきます。早めにお申し込みください。
聴講料　1名につき47,250円

お申込・詳細ＵＲＬ↓をクリック
http://ec.techzone.jp/products/detail.php?product_id=977

■講師の言葉
　本講座では、GPUのアーキテクチャとその特性、GPGPUにおけるプログラミングの考え方を説明します。
　GPU アーキテクチャの例として、NVIDIA GPU、ATI GPUの両者について説明します。また、並列プログラミング環境として、NVIDIA社によるCUDAを中心に、オープンスタンダードであるOpenCLとの対比を交えて説明します。
　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/OpenCL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CUDA SDKに含まれるサンプルを題材に、GPUにおける効率よいアルゴリズムや、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。

◆修得知識
・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/OpenCL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/OpenCL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。

?. GPGPU概説
　　1.GPU アーキテクチャとその動作
　　　　a.NVIDIA CUDA
　　　　b.ATI Cypress
　　2.高いパフォーマンスが得られる理由
　　3.得意な分野・苦手な分野
　　4.基本的なプログラミング
　　　　a.開発環境
　　　　b.サンプル1　ホスト/デバイスメモリの扱い
　　　　c.サンプル2　小規模なカーネル(並列リダクション)
　　　　d.サンプル3　スケールするカーネル(並列リダクション)
　　5.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

?. サンプルとアルゴリズム解説(CUDA SDK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

?. 最近の進展