※終了しました。
仙台開催 2012年10月24日 (水) 10:00 – 17:00 (終了)
東京開催 2012年11月22日 (木) 10:00 – 17:00 (終了)
名古屋開催 2012年12月21日 (金) 10:00 – 17:00 (終了)
好評をいただいております CUDAトレーニングコース 実践編 第2章 名古屋開催のお知らせです。
CUDAトレーニングコース 実践編 第2章
第2章@名古屋では、Visual Studio+Nsight (Windows)、Eclipse+Nsight(Linux) の IDE(統合開発環境)を
使って、Global memory の coalescied access や、Shared memoru のbank conflict のチェック方法などを、Amazon EC2 や弊社のサーバーを使って解説します。 また、行列積のサンプルコードを用いて、実際に高速化を
行います(穴開きプログラムを埋める形式の実習)。
【CUDAトレーニング】実践編 第2章 CUDA開発環境とチューニング
参加費 | 9,800円(税込) ※学生半額 |
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協賛 | NVIDIA Japan 株式会社ソフテック 株式会社ユニットコム 菱洋エレクトロ株式会社 |
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名古屋開催 | CUDAトレーニングコース実践編 第2章 | |
2012年12月21日 (金) 10:00 – 17:00 | ||
グッドウィルEDM本店 5Fイベントフロア | ||
定員40名 |
※終了しました。
実習内容
1. 開発環境の構築 Windows での開発環境構築 Linux での開発環境構築 |
2. Nsight での使用法 Windows Linux |
3. 単純CUDA化コード 二次元画像処理 行列積 |
4. CUDAメモリモデル Coalesced Access Shared Memory |
5. 共有メモリを使った高速化 行列積の単純化コードを、共有メモリを使って高速化する実習を行います。 coalesce accessなし、bank conflictあり、のコードをNsightでプロファイリングし、 coalesced access達成、bank conflictなしのコードとします。 |
6. ストリームを使った高速化 ストリームを使用した例題を使って、pinned memory使用法と、非同期並行処理によって どのようにプログラムが高速化されるか解説します。 |
本コースで使用する 開発環境語 |
・Amazon EC2 (Fermi Tesla) Windows Visual Studio+Nsight ・Amazon EC2 (Fermi Tesla) Linux Eclipse +Nsight ・弊社サーバー (Kepler GTX680) Linux Eclipse + Nsight 他。C/C++が主ですが、CUDA FORTRANも解説します。 |
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実習形式です。ノートPCをご持参ください。
■ Amazon EC2 でCUDA開発
クラウドコンピューティングでCUDA開発を実演します。
■ 穴埋め問題実習は、ブラウザがあればOKです。
Internet Explorer では正しく表示されない場合があります。Firefox、Google Chrome などを推奨します。
■ サーバー上で開発環境体験実習
・Amazon EC2 Windows開発環境への接続は、リモートデスクトップを使用します(デフォルトでありますので
インストール不要です)。
・Amazon EC2 Linux開発環境への接続はVNCを使用します(会場にて接続ツールを配布いたします)。
■ Amazon EC2 でCUDA開発
クラウドコンピューティングでCUDA開発を実演します。
■ 穴埋め問題実習は、ブラウザがあればOKです。
Internet Explorer では正しく表示されない場合があります。Firefox、Google Chrome などを推奨します。
■ サーバー上で開発環境体験実習
・Amazon EC2 Windows開発環境への接続は、リモートデスクトップを使用します(デフォルトでありますので
インストール不要です)。
・Amazon EC2 Linux開発環境への接続はVNCを使用します(会場にて接続ツールを配布いたします)。
終了後、受講者皆様にはまとめのテキスト(電子ファイル)を送付いたします。 第2章以降以下のような内容を予定しています。それぞれ仙台・東京・名古屋などを予定しています。 総和計算(reduction)、ストリーム、粒子計算、行列解法(拡散方程式陰解法ソルバのCUDA化)、CUDA×OpenGL(OpenGL Interoperability)、FEM、MPI×CUDA(多ノードでのGPU計算) |
途中に15分程度の休憩を挟みます。
セミナー内容は予告なく変更される場合がございますので、ご了承ください。
皆様のご参加をお待ちしております。
※終了しました。