GPGPUは、その高速な演算性能から、数値演算の分野で注目されています。近頃は、スーパーコンピュータにもGPUが導入されるようになりました。一方、PCでも同様にGPUの演算性能を利用することが可能です。
　本講演では、GPGPU環境のうち、もっとも普及しているNVIDIAによるCUDAを用い、GPGPUのプログラミングの基礎から応用までを、流体計算、FFTなどの例を用いて、習得します。また、近頃のGPUの発展を考慮し、なるべく平易な書き方にて性能を出すための工夫についても説明します。
　ノートPCの持ち込みにも対応します。持ち込んでいただけた場合、実習形式にて受講することができます。サンプルは、CUDA4.0に対応しています。

1. GPGPU/CUDA
   1. GPGPUの現在までの歩み
   2. CUDAの登場と発展
   3. プログラミングの考え方
2. 基本的なプログラミング
   1. メモリ転送と簡単なカーネル
      1. メモリの種類
      2. ホストプログラミングの基礎
      3. カーネルプログラミングの基礎
   2. 配列の和と総和
      1. 配列の和
      2. 総和 (並列リダクション)
3. 応用プログラミング
   1. 流体・構造格子ソルバ (姫野ベンチ)
      1. 設計・考え方
      2. 実装
      3. 性能評価
   2. 疎行列ソルバ (cuSparseライブラリ)
      1. cuSparseライブラリの使い方
      2. ソルバの実装と実行
      3. 次元、2次元FFT (cuFFTライブラリ)
      4. cuFFTライブラリの使い方
      5. サンプルの実装と実行
4. より高度なプログラミングのために

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