GPU コンピューティング研究会

TESLA C2050

第17回 GPUコンピューティング 講習会(OpenACC)

申し込みを締め切りました。

 

主催: GPUコンピューティング研究会
日時: 2014年10月22日(水)13:25~17:00
場所: 東京工業大学・大岡山キャンパス 情報ネットワーク演習室 第2演習室(大岡山キャンパス南4号館3階 キャンパスマップにあります37番の建物で1階にセブンイレブンがあります)
定員: 92名
開催趣旨:

GPU は汎用計算のコストパフォーマンスの高いアクセラレータとして広く認識されていますが、既存のプログラムを実行するには CUDA で書き換えるなどの必要がありました。それに対して、元のプログラムを変更せず、指示行を挿入することで GPU を利用できる OpenACC は非常に有用性があります。OpenACC は Verion 2.0 がリリースされ性能が大きく改善されたために、多くの実用アプリケーションがGPUで容易に高速化できるようになりました。そこで、GPUコンピューティング研究会でも、OpenACC の利用に焦点を当てた講習会を企画することにしました。

   
申し込み: 定員に達したため、参加申し込み受付を終了しました。   
参加費: 無料
   
プログラム:
 
 
13:05

受付開始

13:25-13:30

講習会を企画した趣旨

青木尊之(東京工業大学・学術国際情報センター)

13:30-14:00

OpenACCを用いたGPU最適化:全球気象・気候モデルNICAMを例に

気象・気候シミュレーションモデルは学際的な協力の元に開発された大規模アプリケーションの一つである。アプリケーションの最適化によってコンピュータの性能を引き出し、高速なシミュレーションを行うことが求められる一方で、数十万行ものソースコードのメンテナンス性や可搬性を維持することが必要とされる。我々は全球非静力モデルNICAMにOpenACCを用いたGPU最適化を施し、TSUBAME2.5上での評価を行った。有限体積法を用いて流体力学計算を行う部分(力学コア)はメモリ律速であり、この力学コア部分を主に用いる全球大気テストシミュレーションにおいて、OpenACCを用いた最適化コードはGPUのメモリ帯域に見合う性能を発揮し、2560GPUまでの良好なスケーラビリティを得た。コードの改変・追加は元の行数に対してわずか5%であり、OpenACCの利用によってメンテナンス性を維持したまま大規模GPUシミュレーションが可能になることが示された。

八代尚(理化学研究所 計算科学研究機構)

14:00-15:10

OpenACCによるGPUコンピューティング

OpenACCを含むGPUコンピューティングの現状を説明し、具体的にOpenACCで何が出来るのか、何が良くなるのかを事例ベースで説明します。

 成瀬彰(NVIDIA)

15:10-15:20 休憩
15:20-15:40

TSUBAME2.5 へのLogin

演習室の Windows 端末から本講習で使用する TSUBAME2.5 へのLogin 方法を説明します。

下川辺隆史(東京工業大学・学術国際情報センター)

15:40-17:00

 OpenACCハンズオン講習

ヤコビ反復法を事例として、OpenACCディレクティブの基本的な使い方から、
デバッグ・チューニング手法、そしてMPIとの併用方法を体験します。

成瀬彰(NVIDIA)