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コース概要

序論

異種計算手法の基礎理論について

なぜ並列計算か?その必要性と理由

マルチコアプロセッサ:構造と設計

スレッドの概要および並列プログラミングの基本概念

GPUソフトウェア最適化処理の基礎知識

OpenMP – 指示文ベースの並列プログラミング規格について

マルチコア環境下での各種プログラムの実演・操作体験

GPU計算の概要説明

並列計算におけるGPUの役割と応用

GPUプログラミングモデルについて

GPU上で動作する各種プログラムの実演と体験

GPU向けSDK・ツールキットおよび環境設定方法

各種ライブラリの利用法

サンプルプログラムを用いたGPU機能およびOpenACC技術の紹介

CUDAプログラミングモデルの理解

CUDAアーキテクチャについて学ぶ

CUDA開発環境の設定と導入方法

CUDAランタイムAPIの活用術

CUDAメモリモデルの仕組みを理解する

その他のCUDA API機能の詳細解説

CUDAにおけるグローバルメモリの効率的な利用法:最適化手法

CUDAストリームを用いたデータ転送の高速化技術

CUDA内での共有メモリの活用方法

CUDAにおけるアトミック操作および命令の仕組みと使い方

事例研究:CUDAを利用した基本的なデジタル画像処理

マルチGPU環境下でのプログラミング手法

NVIDIA/CUDA環境における高度なハードウェア性能分析およびサンプリング技術

動的なカーネル起動を可能にするCUDAダイナミック並列処理APIの活用

まとめと結論

要求

  • C言語プログラミングの知識
  • Linux環境下でのGCCの使用経験
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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