GPUを用いた科学技術計算の高速化

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。

受講対象・レベル

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）

必要な予備知識

C言語またはFortranの基礎知識

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。

セミナープログラム

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】

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

【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。

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）
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　 2名同時申込の場合計55,000円（2人目無料：1名あたり27,500円）で受講できます。
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