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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
お客様の声 (1)
トレーナーのエネルギーとユーモア。
Tadeusz Kaluba - Nokia Solutions and Networks Sp. z o.o.
コース - NVIDIA GPU Programming - Extended
機械翻訳