| 主催： | GPUコンピューティング研究会 | |
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| 共催： | MathWorks Japan, NVIDIA Japan | |
| 日時： | 2015年6月29日（月）13:20～17:20 | |
| 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： | さまざまな分野で使われ始めたGPGPUですが、CUDAやOpenACCでのプログラムではハードルが高いという声も聞こえます。比較的容易に GPU による高速化の恩恵を受ける方法として、MathWorks社のMATLAB を利用する方法があります。前回の講習会で、CPU/GPU による MATLAB コードの高速化について紹介したところ、大変大きな反響がありました。そこで、今回は、実際に GPU を使って MATLAB コードを高速化するハンズオンセミナーを開催します。本講習会では、東京工業大学の TSUBAME スパコンに搭載された GPU を使って、様々な MATLAB コードを高速化して頂き、GPU による高速化を実際に体験して頂きます。 | |
※ | GPUコンピューティング研究会・会員の方に優先的に参加して頂きます。会員でない方は、先に会員登録をして頂けますようお願い致します。 | |
| 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： | 13:00 | 受付開始 |
| 13:20-13:25 | 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） | |
| 13:25-13:40 | TSUBAMEへのLogin 下川辺 隆史（東京工業大学・学術国際情報センター） | |
| 13:40-15:10 | MATLABプログラムの高速化（１） 大規模データの解析や複雑な問題のシミュレーションを実行する場合、計算の終了までに数時間、あるいは数日かかることがあります。本ハンズオンでは、このような計算の時間を減らすコーディングテクニックと並列計算方法について紹介します。 まず初めにMATLABの言語特性をふまえた効率の良いコードの書き方について解説します。次に、並列計算ツールを使用することにより、複数コアやGPGPUなどのコンピューティングリソースを有効活用して時間のかかる計算を高速に処理する方法を体験していただきます。並列・分散処理と聞くと複雑なコードを書かなければいけないというイメージがあるかもしれませんが、MATLABではわずか数行で並列・分散処理を行うことが可能です。 講習会の前半では、以下の内容について紹介します。 - MATLAB 概要とMATLAB コードの高速化 - タスク並列とデータ並列 井原 瑞希（Mathworks Japan・アプリケーションエンジニア） | |
| 15:10-15:30 | 休憩 | |
| 15:30-17:20 | MATLABプログラムの高速化（２） 講習会の後半では、前半に引き続き、以下の内容について紹介します。 - プロセス間通信 - GPGPU を使用した計算の高速化 井原 瑞希（Mathworks Japan・アプリケーションエンジニア） | |