☆GPUを活用するために必要な基礎知識からわかりやすく解説！

GPUを用いた科学技術計算の高速化

《基礎と応用に向けて》

【提携セミナー】

主催：株式会社R&D支援センター

◆セミナー趣旨

GPUは本来は画像処理のためのハードウェアであったが、高速化・高機能化のために高速な汎用プロセッサとして進化してきた結果、現在では機械学習やAIによる学習・推論を高速に実行可能なハードウェアとしても活用されて注目を集めている。一方でGPUは科学技術シミュレーションの高速化にも有効であり、既に様々な用途に活用されている。近年は特にAI企業による大規模な計算環境におけるGPUの利用が注目されているが、パブリッククラウドや大学センタースパコンなどで比較的安価に利用することも可能であり、また安価なGPUでも用途によっては十分に高い性能を得ることが可能である。

そこで本セミナーでは、自身のプログラムでGPUを活用するために必要な基礎知識を学ぶ。具体的にはOpenACCやCUDAによるGPUプログラミングの方法をゼロから学習する。

またこれらを学習するうえで重要な並列計算の基礎知識についても一通り紹介する。

◆習得できる知識

GPUを用いて高速計算を行う方法や、それを自身のプログラムで利用するための基礎知識が得られる

◆受講対象

GPUの活用に興味がある方
（主にCAE分野を想定するが、それに強く限定した内容とはしない）

◆必要な前提知識

C言語またはFortranの基礎知識

◆キーワード

GPU,科学技術計算,高速化,セミナー

担当講師

九州大学 情報基盤研究開発センター 准教授 博士（工学）　大島 聡史 氏

【ご専門】高性能計算、GPUコンピューティング、並列数値計算、自動チューニング
【ご略歴・ご活躍】
2009年電気通信大学情報システム学研究科情報ネットワーク学専攻博士後期課程修了、博士（工学）。東京大学情報基盤センター助教、名古屋大学情報基盤センター准教授を経て、2022年より現職。
自動チューニング研究会 主査。オープンCAE学会 理事。スーパーコンピューティング・ジャパン 理事。
2004年からGPUコンピューティングに関する研究を継続して実施。

セミナープログラム（予定）

１．並列計算の基礎
1-1. 並列化の基礎知識
1-2. OpenMPやMPIを用いたCPU並列化プログラミング

２．GPU活用のための基礎知識
2-1. CPUとGPUの違い
2-2. GPUを活用する様々な方法

３．OpenACCを用いたGPUプログラミング
3-1. OpenACCの特徴と使い方
3-2. OpenACCプログラムの最適化の基礎

４．CUDAを用いたGPUプログラミング
4-1. CUDAの特徴と使い方
4-2. CUDAプログラムの最適化の基礎

５．さらなるGPUの活用に向けて
5-1. 複数GPUの活用
5-2. その他の発展的なトピック

【質疑応答】

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2024年12月23日（月） 10:30～16:30

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

受講料

非会員： 55,000円 （本体価格：50,000円）
会員： 49,500円 （本体価格：45,000円）

会員の方あるいは申込時に会員登録される方は、受講料が1名55,000円（税込）から

• 1名49,500円（税込）に割引になります。
• 2名申込の場合は計55,000円（2人目無料）になります。両名の会員登録が必要です。

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備考

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