CUDAによるGPUコンピューティングの基礎

人工知能、データサイエンス、物理シミュレーションにおける現代の計算課題は、従来のプロセッサだけでは提供できないパフォーマンスを要求します。このテキストのみのコースでは、GPUを使用した並列プログラミングの核となる概念を紹介し、ソフトウェアを大幅に高速化できるようにします。逐次プログラミングの考え方から並列思考へと移行し、最新のグラフィックスハードウェアの基本的な実行モデルを習得します。 明確な文章による説明と構造化されたコードウォークスルーを通じて、高性能コンピューティングにおける強固な理論的および実践的な基盤を構築します。数千のスレッドを同時に実行するアルゴリズムを設計する方法と、並列開発における一般的な落とし穴を回避する方法を学びます。 学習内容: - CPUとGPUのアーキテクチャの違いと、それぞれをいつ使用するかを理解する - スレッド、ブロック、グリッドの編成を含むCUDA実行モデルを習得する - ベクトルおよび行列演算を実行するためのカスタム並列カーネルを記述して起動する - グローバルメモリ、共有メモリ、レジスタを活用してメモリ階層を効率的に管理する - 競合状態や非結合メモリアクセスなどの一般的な並行処理の問題を回避する - 並列コードをプロファイリングおよび分析して、パフォーマンスのボトルネックを特定し解決する まず、必須のハードウェア用語と基本的な並列概念から始め、その後、メモリ管理と最適化手法に進みます。このコースは、CまたはC++の基本的な理解があり、高速コンピューティングの分野に参入したいソフトウェア開発者および学生向けに設計されています。GPUプログラミングの経験は必要ありません。 今日から高性能並列プログラミングの旅を始めましょう。