なぜ 2023 年に GPU を学ぶ必要があるのでしょうか? この絶対に重要なスキルをマスターして、未来への旅を始めましょう!
親愛なる皆さん、時が経つのは早く、2023 年が静かにやって来ました。チャンスと課題に満ちたこのデジタル時代において、GPU の学習は無視できない重要なタスクとなっています。なぜ？分解してみましょう。
まず、GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット) は、強力な並列コンピューティング機能を備えた、今日のコンピューティング分野の巨人です。データ サイエンス、人工知能、ディープ ラーニングのいずれであっても、GPU は卓越性を実現するための武器となります。アルゴリズムの処理速度が大幅に向上し、大量のデータに対するさまざまな複雑なタスクを簡単に処理できるようになります。
第二に、GPU を学習することがテクノロジーの最前線に立つ唯一の方法です。2023年、科学技術の進歩は依然として急速であり、新たなテクノロジーの出現により社会の発展が促進され続けています。並外れた成果を達成したいと熱望する技術的な人材として、GPU プログラミング スキルを習得することが、技術的な快適ゾーンから飛び出すための鍵となります。常に最新のテクノロジーを学び、適応することによってのみ、私たちは時代に遅れずにチャンスを掴むことができます。
結局のところ、GPU を学ぶことであなたのキャリアに無限のチャンスが開かれます。この競争の激しい職場では、GPU 並列プログラムの最適化に関する専門知識があれば、大勢の求職者の中で目立つことができます。科学研究の分野でのブレークスルーであっても、業界での昇進であっても、GPU スキルは競争上の優位性となり、キャリア開発への道を切り開きます。
では、GPU を学ぶにはどうすればよいでしょうか? 心配しないで！そんなあなたのために、最上級の「CUDAベースGPU並列プログラム最適化実践講座」をご用意しました。このコースでは、一流の専門家の個人的な指導の下、GPU の仕組み、CUDA プログラミング モデル、最適化テクニックを学びます。実際のプロジェクトの実践を通じて、GPU 並列プログラムの開発と最適化を短期間で習得し、この分野のリーダーになれます。
| 第 1 章: GPU 並列コンピューティングの概要 | ||
| タイプ | コンテンツ | 知識ポイント |
| 教室での指導 | CUDAの概要とコースの紹介 | 並列コンピューティング、GPU、CUDA の概要 |
| コース内容紹介 | ||
| 教室での指導 | CUDAソフトウェアの構造 | 異種プログラミングモデル |
| 教室での戦闘、最初の CUDA プログラム: Hello World | CUDAソフトウェアの構造 | |
| カーネル関数の定義と呼び出し | ||
| CUDA関数プレフィックス | ||
| nvccコンパイル | ||
| 第 2 章 CUDA プログラミング モデル | ||
| タイプ | コンテンツ | 知識ポイント |
| 教室での指導 | CUDAメモリ管理 | CUDAプログラミングモデル |
| 教室での実践: CUDA によるベクトル加算の実装 | GPUストレージ階層 | |
| デバイスとホストのデータ送信 | ||
| CUDAメモリ管理API | ||
| cudaMalloc() | ||
| cudaMemcpy() | ||
| cudaFree() | ||
| 教室での指導 | CUDAスレッド階層 | 糸 |
| 教室での戦闘: GPU アクセラレーションによるアナログ信号ノイズ低減: 1 次元畳み込み平滑化フィルター | ブロック | |
| グリッド | ||
| 1D、2D、3D インデックス作成 | ||
| 教室での練習 | CUDAメモリモデル | 登録 |
| 教室での実践: 1 次元畳み込み平滑化フィルター プログラムのパフォーマンスの最適化 (定数メモリ + 共有メモリの最適化) | 共有メモリ | |
| ローカルメモリ | ||
| 一定の記憶 | ||
| グローバルメモリ | ||
| テクスチャメモリ | ||
| 第3章 CUDAの高度な利用法 | ||
| タイプ | コンテンツ | 知識ポイント |
| 教室での指導 | CUDA ハードウェア構造とスケジューリング | SMの仕組み |
| スレッドスケジューリングメカニズム: | ||
| ハードウェアコア、SM、デバイスのスレッドレベルへのマッピング | ||
| 検出 | ||
| 糸束 | ||
| 隠れるのを遅らせる | ||
| 教室での練習 | CUDA共通プログラミングインターフェース | フロー |
| ストリームとイベント | イベント | |
| クラスルームコンバット：フロー＆イベント実証実験 | 非同期送信 | |
| アトミック操作 | ||
| 端末管理 | ||
| エラー管理 | ||
| 組み込みのデータ型 | ||
| アトミック操作 | ||
| 教室での練習 | マルチGPUデータ転送 | ピアツーピアメモリアクセス |
| 教室戦闘：実証実験 | ビッグデータベクトルの内積演算 | |
| 第4章 CUDAの先端プロジェクト (1) 古典的なハイパフォーマンスコンピューティングの問題: CUDAベースのリダクションとサム最適化 |
||
| タイプ | コンテンツ | 知識ポイント |
| 教室での指導 | 削減アルゴリズムの実装と最適化 | メモリアクセスの最適化、スレッドスケジューリングの最適化 |
| 教室での練習 | プレフィックスサムアルゴリズムの実装と最適化 | メモリの最適化、スレッドのスケジューリングの最適化 |
| 教室での練習 | SN再帰アルゴリズムの実現と最適化 | |
| 第5章 CUDA先進プロジェクト(2) ハイパフォーマンスコンピューティングの古典的問題：CUDAに基づく行列乗算の最適化 |
||
| タイプ | コンテンツ | 知識ポイント |
| 教室での指導 | 行列乗算アルゴリズム SGEMM の実装と最適化 | ブロックアルゴリズム、ストレージ、cudaMallocPitch()、分岐除去などの最適化。 |
| 教室での練習 | スパース行列ベクトル乗算アルゴリズムの実現と最適化 | CSR、ELLなどのマトリクス保存形式の最適化 |
| 第6章 CUDAアドバンストプロジェクト(3) GPUベースの人工知能/深層学習フレームワークと画像処理 |
||
| タイプ | コンテンツ | 述べる |
| 教室での指導 | CUDA ディープ ニューラル ネットワーク ライブラリ cuDNN の展開とアプリケーション | cuDNN のインストール |
| 軽量ニューラル ネットワーク ライブラリ Darknet の導入とインストール | ダークネットのインストール、パラメータの調整 | |
| 教室での指導 | 深層学習推論ライブラリ TensorRT+CUDA で Pytorch モデルを高速化 | TensorRT を使用して Pytorch モデル推論を高速化する |
| 教室での指導 | GPUベースの画像処理アルゴリズムの最適化 | CUDA+CVによる大容量画像データ処理 |
講師紹介：
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