GPUを用いた科学技術計算の高速化

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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。

  1. 並列計算の基礎
    1. 並列化の基礎知識
    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
    1. CPUとGPUの違い
    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
    1. OpenACCの特徴と使い方
    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
    1. CUDAの特徴と使い方
    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
    1. 複数GPUの活用
    2. その他の発展的なトピック

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