セミナー
印刷
GPUを用いた科学技術計算の高速化
【LIVE配信】
~ 基礎と応用に向けて ~
受講可能な形式:【Live配信】のみ
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!
日時 | 2024年12月23日(月) 10:30~16:30 |
|
---|---|---|
受講料(税込)
各種割引特典
|
55,000円
( E-Mail案内登録価格 49,500円 )
S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価:本体50,000円+税5,000円
E-Mail案内登録価格:本体45,000円+税4,500円
|
|
※サイエンス&テクノロジーが設定しているアカデミー価格対象外のセミナーです。 ※サイエンス&テクノロジーが設定しているキャンセル規定対象外のセミナーです。 ※ E-mail案内登録価格申込者には主催者のR&D支援センターからも無料でセミナー等の案内をお送り致します。 |
||
E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
1名分無料適用条件
2名で55,000円 (2名ともE-Mail案内登録必須/1名あたり定価半額27,500円) |
||
主催 | (株)R&D支援センター | |
配布資料 | ・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。 ご自宅への送付を希望の方は通信欄にご住所などをご記入ください。 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。 | |
オンライン配信 | ・本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーとなります。 【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】 1)Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードして下さい。 ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。 2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。 Zoom WEBセミナーのはじめかたについてはこちらをご覧ください。 3)開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。 当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加下さい。 | |
得られる知識 | 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 | |
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) 【受講に必要な予備知識】 C言語またはFortranの基礎知識 |
セミナー講師
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
【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
【略歴】
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。
【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
【略歴】
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。
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。
セミナー講演内容
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】