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【CUDAトレーニングコース】実践編 第2章 開催のお知らせ(名古屋)

 ※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)。

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【CUDAトレーニングコース】実践編 第2章 開催のお知らせ(東京)

 ※終了しました。

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 東京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

CUDA開発環境とチューニングをテーマに同じ内容で何回か開催いたします。開催場所は 仙台・東京・名古屋など を予定しておりますので、決定次第ホームページやメルマガでお知らせして参ります。
第2章では、コードのデバッグ・プロファイリングなどの開発環境について解説します。例題として二次元画像処理の単純CUDA化コードなどを用いて、デバッグ・プロファイリング・チューニングなどを実習します。実習環境としては Amazon EC2 と弊社のサーバーを用います。

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GexCon社(FLACS)東京トレーニングのご案内

爆発危険性解析ソフトウェアFLACSの開発元であるノルウェーの Gexcon社 が東京でトレーニングセミナーを行います。
Gexcon社が日本でトレーニングを行う貴重な機会となりますので、是非奮ってご参加ください。
FLACSユーザーでない方もご参加可能です。

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【CUDAトレーニングコース】実践編 第2章 開催のお知らせ(仙台)

 ※終了しました。

好評をいただきました CUDAトレーニングコース 実践編 第1章 に続き、実践編 第2章 を開催いたします。
 CUDAトレーニングコース 実践編 第2章

第2章としてCUDA開発環境とチューニングをテーマに同じ内容で何回か開催いたします。開催場所は 仙台・東京・名古屋など を予定しておりますので、決定次第ホームページやメルマガでお知らせして参ります。
第2章では、コードのデバッグ・プロファイリングなどの開発環境について解説します。例題として二次元画像処理の単純CUDA化コードなどを用いて、デバッグ・プロファイリング・チューニングなどを実習します。実習環境としては Amazon EC2 と弊社のサーバーを用います。基本的なプログラミングができる方でしたら問題なくご理解いただけるレベルです。また第1章から続けて受講しなくとも差し支えのない内容となっておりますので、第1章にご参加いただけなかった方も是非ご参加ください。

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【CUDAトレーニングコース】実践編 第1章 追加開催のお知らせ(名古屋) 

 ※終了しました。

   仙台開催   2012年 6月 6日 (水) 10:00 – 17:00(終了)
   東京開催   2012年 6月28日 (木) 10:00 – 17:00(終了)
   東京開催   2012年 8月21日 (火) 10:00 – 17:00(終了)
   神戸開催   2012年 8月30日 (火) 10:00 – 17:00(終了 
   名古屋開催 2012年10月10日 (水) 10:00 – 17:00(終了)
  

満員御礼となりました第1回CUDAトレーニングコースの実践編を名古屋で追加開催いたします。前回参加できなかった方や東海方面の方など、皆様のご参加をお待ちしております。
 CUDAトレーニングコース 実践編

実践編では第1章として2次元時間発展差分解法のCUDA化をテーマにし、同じ内容で何回か開催いたします。第2章以降も同様に、同じ内容で何回か開催いたします。
開催場所は 仙台・東京・名古屋など を予定しておりますので、決定次第ホームページやメルマガでお知らせして参ります。
CUDA SDK には Naive GPU code という言葉が出てきます。これはいわば「単純CUDA化」というような意味合いで、単純作業でCUDA化することを指します。Naive GPU コード(単純CUDA化コード)は驚くほど簡単です。今回は、二次元拡散方程式を例に、単純CUDA化をマスターしましょう。

 ※終了しました。

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