GPU コンピューティング研究会

TESLA C2050

第19回GPUコンピューティング講習会 ― MATLABプログラムのGPUによる高速化 ―

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
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

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
MATLAB は、コードの書き方によって計算時間が数倍も速くなることがあります。コードの計算時間の分析方法や、パフォーマンスを向上させるためのベクトル化や配列の事前割り当てについて体験していただきます。

- タスク並列とデータ並列
マルチコアCPUによるジョブの並列実行方法や、大規模データセットを扱うための分散配列の利用方法について説明します。

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
対話型並列プログラミング環境を使用することで、複数のプロセス上でコマンドを対話的に実行する方法を紹介します。

- GPGPU を使用した計算の高速化
ニューラルネットワークの学習や画像処理の例を使用しながら、GPU 計算に対応した関数を実際に使っていただきます。また、ユーザ側で定義した関数のGPU計算や複数のGPUを並列的に使用する方法についても説明します。

井原 瑞希(Mathworks Japan・アプリケーションエンジニア)