2015年9月18日開催　GTC Japan 2015 講演資料 菱洋エレクトロ株式会社　CUDAエンジニア　石井琢人 このチュートリアルでは、これからCUDAプログラミングを始める皆様にむけて、GPUのハードウェア アーキテクチャと、これに対応するCUDAプログラミングモデルについて概説します。また、簡単な画像処理のサンプルを例に、Windows環境におけるCUDA C/C++を用いたアプリケーションの開発方法について、デバッグ・プロファイルの仕方も含めて説明します。GPUコンピューティングに興味があり、始めてみたいという方のご参加をお待ちしています。

1. CUDAプログラミング入門
菱洋エレクトロ CUDAエンジニア 石井琢人

2. 菱洋エレクトロについて
1961年設立
半導体・システム情報機器・組み込み製品の
販売及びサポートを行う
代表取締役会長：小川贒八郎
従業員：600人
本社：東京都中央区築地

3. THE WORLD LEADER IN VISUAL COMPUTING
PC
GeForce | Quadro
DATA CENTER
Tesla | GRID
MOBILE
Tegra | SHIELD
ENTERPRISE
VIRTUALIZATION
AUTONOMOUS
MACHINES
HPC & CLOUD
SERVICE PROVIDERSGAMING DESIGN

4. NVIDIA GPU の歴史
GPU
統合シェーダ + CUDA
2010
Fermi
3 Billion
Transistors

5. NVIDIA GPU ロードマップ
SGEMM/W
2012 20142008 2010 2016
48
36
12
0
24
60
2018
72
Tesla Fermi
Kepler
Maxwell
Pascal
Volta

6. 前世代比 3倍の性能 (Fermi vs Kepler)
Tesla
M2090
Tesla
K40
CUDA コア数 512 2880
倍精度演算性能
DGEMM
665 G
400 GF
1.43 TF
1.33 TF
単精度演算性能
SGEMM
1.33 TF
0.89 TF
4.29 TF
3.22 TF
メモリバンド幅 178 GB/s 288 GB/s
メモリサイズ 6 GB 12 GB
消費電力 225W 235W
3.22 TFLOPS
0.89 TFLOPS
1.33 TFLOPS
0.40 TFLOPS
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
Tesla M2090 Tesla K40
TFLOPS
Double Precision FLOPS (DGEMM)
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
Tesla M2090 Tesla K40
TFLOPS
Single Precision FLOPS (SGEMM)

7. Tesla Kepler Family
World’s Fastest and Most Efficient HPC Accelerators
GPUs
Single Precision
Peak (SGEMM)
Double Precision
Peak (DGEMM)
Memory
Size
Memory
Bandwidth
(ECC off)
PCIe Gen
System
Solution
CFD, BioChemistry, Neural
Networks, High Energy Physiscs,
Graph analytics, Material
Science, BioInformatics, M&E
K80 5.6 TF 1.87 TF 24 GB 480 GB/s Gen 3 Server
CFD, BioChemistry, Neural
Networks, High Energy Physiscs,
Graph analytics, Material
Science, BioInformatics, M&E
K40
4.29 TF
(3.22TF)
1.43 TF
(1.33 TF)
12 GB 288 GB/s
Gen 3
Server +
Workstation

8. M6000 K6000 K5200 K4200 K2200 K620 K420
# CUDA Cores 3072 2880 2304 1344 640 384 192
CC 5.2 3.5 3.5 3.0 5.0 5.0 3.0
Single Precision 6.8 TFLOPs 5.2 TFLOPs 3.1 TFLOPs 2.1 TFLOPs 1.3 TFLOPs 0.8 TFLOPs 0.3 TFLOPs
PCIe Gen 3.0 2.0
Memory Size 12GB 12 GB 8 GB 4 GB 4 GB 2 GB 1 GB
Memory BW 317 GB/s 288 GB/s 192 GB/s 173 GB/s 80 GB/s 29 GB/s 29 GB/s
Slots + Display
Connectors
Max Resolution 4096 x 2160 3840 x 2160
Max Displays 4 4 4 4 4 4 4
Pro Features SDI, SYNC, STEREO, MOSAIC, NVIEW MOSAIC, NVIEW
Board Power 250W 225 W 150 W 108 W 60 W 41 W 41 W
The New Quadro Family
* DisplayPort 1.2 multi-streaming can be used to drive multiple displays from a single DP connector
4x DP + 1x DVI* 2x DP + DVI*
DP + DVI*
2x DP + DVI*
DP + DVI*2x DP + 2x DVI*2x DP + 2x DVI*

9. CUDA・GPUコンピューティング
 CUDA
– Compute Unified Device Architecture
– Linux・Windows・MacOS X (+Android)で動作
– 現在、7.5
 GPUコンピューティング
– GPUによる、汎用コンピューティング
– GPU = Graphics Processing Unit

10. 開発者は 加速的に 増加
2008 2014
4,000
Academic Papers
15万
CUDA Downloads
60
University Courses
1億
CUDA –Capable GPUs
1
Supercomputer
44
Supercomputers
57,000
Academic Papers
770
University
Courses
250万
CUDA Downloads
5.2億
CUDA-Capable GPUs

11. 192-core Super Chip
TEGRA K1

12. BRIDGING THE GAP
MOBILE ARCHITECTURE
Maxwell
Kepler
Tesla
Fermi
Tegra 3
Tegra 4
Tegra K1
GEFORCE ARCHITECTURE
Advancements

13. HD Video
Processor
1080p24/30 Video Decode
1080p24/30 Video Encode
H.264 | MPEG4 | VC1 | MPEG2
VP8
Kepler GeForce®
GPU w/CUDA
OpenGL-ES nextgen
192 Stream Processors
2D Graphics/Scaling
DAP x5
(12S/TDM)
HDMI
eDP/LVDS
ARM7
Audio
Processor
Image Processor
25MP Sensor Support
ISP 1080p60
Enhanced JPEG Engine
PCIe* G2
x4 + x1
CSI
x4 + x4
SATA2 x1
USB 2.0 x3
Security
Engine
Display
x2
NOR
Flash
UART x4
I2C x5
DDR3 Ctlr
64b
800+ MHz
SPI x4
SDIO/MMC x4
28 nm HPM
23x23mm,
0.7mm pitch
HS-FCBGA
USB 3.0* x2
Quad Cortex-A15
4x Cores (1+ GHz)
NEON SIMD
2 MB L2 (Shared)
ARM Trust Zone
Shadow LP C-A15 CPU
Tegra K1: A MAJOR
LEAP FORWARD FOR
MOBILE & EMBEDDED
APPLICATIONS
KEPLER GPU, 192 CORES,
>300GFLOPS
CUDA
12GB/S BANDWIDTH
VIDEO IMAGE COMPOSITOR
(VIC)

14. GPUアーキテクチャと
CUDAプログラミングモデル

15. 内容
 GPUのハードウエア構造を理解する
– GPU Diagram
– Compute Capability
 CUDAのプログラミングモデルを理解する
– Grid, Block, Warp, Thread

16. GPUの構造
 Giga Thread Engine
処理を、SMに割り振る
 SM
「並列」プロセッサ
 L2 Cache
R/W可能な二次キャッシュ
 DRAM
すべてのSMとPCI Expressから
アクセス可能なメモリ
 PCI Express
PC(ホスト)との接続インターフェース
GPU
SM
DRAM
SM SM SM …
L2 Cache
Giga Thread Engine
PCIExpress

17. Kepler GK110 ブロックダイアグラム
アーキテクチャ
 最大 15 SMX ユニット
SMX = KeplerのSM
 71億トランジスタ
 1 TFLOP以上の倍精度演
算性能
 1.5 MB L2 Cache
 384-bit GDDR5

18. SM = Streaming Multiprocessor
 GPU内部の並列プロセッサ
SMの単位で処理を実行。
CUDA coreは、単体で動作しない。
 Kepler
192 CUDA cores / SMX

19. Compute Capability
 GPUコアアーキテクチャのバージョン
CUDA GPUs : https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
 アーキテクチャは進化する
– 高効率の命令実行
– 省消費電力

20. SM Architecture vs Compute Capability
Kepler
CC 3.5 : 192 cores / SMX
Maxwell
CC 5.0 : 128 cores / SMM
Register File
Scheduler
Dispatch
Scheduler
Dispatch
Load/Store Units x 16
Special Func Units x 4
Interconnect Network
64K Configurable
Cache/Shared Mem
Uniform Cache
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Core
Instruction Cache
Fermi
CC 2.0 : 32 cores / SM

21. Compute Capability
Architecture
Compute
Capability
特徴・機能 発表
Kepler
3.0 192 cores/SMX, 1536 cores (Max)
Single / Double = 24 : 1
2012/3
3.2 Tegra K1 2013/1
3.5
192 cores/SMX, 2880 cores (Max)
Single / Double = 3 : 1
Hyper-Q, Dynamic Parallelism
2012/11
3.7 Tesla K80 2014/11
Maxwell
5.0 128 cores/SMM
Single / Double =32 : 1
2014/2 (5.0)
5.2 96 KB shared memory 2014/9 (5.2)
5.3 Tegra X1, FP16 support 2015/1

22. Kepler・Maxwell GPUs (Tesla)
デバイス名 コア数
ピーク演算性能 *
単精度/倍精度(FLOPS)
メモリバンド幅
GB/sec
消費電力
W
Compute Capability 3.0
Tesla K8 1536 2.13 T / 89 G 173 100
Compute Capability 3.5
Tesla K40 2880 4.29 T / 1.43 T 288 235
Compute Capability 3.7
Tesla K80 2496 x 2 5.6 T / 1.87 T* 480 300

23. M6000 K6000 K5200 K4200 K2200 K620 K420
# CUDA Cores 3072 2880 2304 1344 640 384 192
CC 5.2 3.5 3.5 3.0 5.0 5.0 3.0
Single Precision 6.8 TFLOPs 5.2 TFLOPs 3.1 TFLOPs 2.1 TFLOPs 1.3 TFLOPs 0.8 TFLOPs 0.3 TFLOPs
PCIe Gen 3.0 2.0
Memory Size 12GB 12 GB 8 GB 4 GB 4 GB 2 GB 1 GB
Memory BW 317 GB/s 288 GB/s 192 GB/s 173 GB/s 80 GB/s 29 GB/s 29 GB/s
Slots + Display
Connectors
Max Resolution 4096 x 2160 3840 x 2160
Max Displays 4 4 4 4 4 4 4
Pro Features SDI, SYNC, STEREO, MOSAIC, NVIEW MOSAIC, NVIEW
Board Power 250W 225 W 150 W 108 W 60 W 41 W 41 W
Quadro GPUs (Compute Capability)
* DisplayPort 1.2 multi-streaming can be used to drive multiple displays from a single DP connector
4x DP + 1x DVI* 2x DP + DVI*
DP + DVI*
2x DP + DVI*
DP + DVI*2x DP + 2x DVI*2x DP + 2x DVI*

24. CUDAプログラミングモデル
 SMアーキテクチャが異なっても、同じプログラムが動作する
– GPUハードウェアとソフトウェアの対応
 並列処理のみ実行可能
– 100万スレッド以上での並列動作
– Massively Parallel

25. GPUは並列処理部分を担当
アプリケーションGPU CPU
逐次実行部分
並列化可能な
ボトルネック

26. 典型的な装置構成
CPU
(数コア)
PC
ホスト側DRAM
GPU
SM
DRAM
PCIe
SM SM SM
…
L2 Cache
Giga Thread Engine
転送
制御
CPUにつながった外部演算装置

27. 典型的な実行例
 GPUはCPUからの制御
で動作する
 入力データは
CPU→GPUへと転送
 結果は、
GPU→CPUと転送
 GPU上に常駐する
プログラムはない
CPU
GPU
CUDA
カーネル
実行
GPUでの演算
データ
転送
完了
待ち
データ
転送
プログラム
開始

28. カーネル実行の階層
Grid
CPUから呼び出される。
Blockにより構成される。
Block
Threadにより構成される。
Thread数は、Grid内部で一定
Thread
最小の実行単位
CPU GPU
CUDA
カーネル
実行依頼
データ
転送
Grid
Block0
Block1
Block2
Block n
…
ThreadThreadThreadThread
ThreadThreadThreadThread
ThreadThreadThreadThread
…
ThreadThreadThreadThread

29. Block は SM上で実行
※ Blockの実行順序は保証されない。特定のSMへのBlock割り当てはできない
SMSM SM SM
プログラミングモデル
…
Grid
Block0 Block1 Block2 Block3 Block4 Block5 Block6 Block N
GPU

30. Block は SM上で実行
 Block ⇒ 1 SM
– 複数のSMにまたがらない
（SM中では、複数Blockが実行される場合もある）
– Block内部では、SMのリソースを活用可能
 各々のBlockは、独立に、非同期に処理を実行する
– 実行順序の保証はない
– Block間の通信・同期は行わない

31. Streaming Multiprocessor on Kepler
 192 Cores/SMX
Compute Capability 3.5
 SFU
Special Function Unit
 LD/ST
Load/Store
 DP
倍精度演算ユニット
SMX (簡略化しています)
レジスタファイル
レジスタ 64 K個 (256 KB)
Shared
Mem.
L1 Cache
64 KB
テクスチャ
キャッシュ
48 KB

32. SM数によるスケーリング
CUDAプログラム
Block0 Block1 Block2 Block3
Block4 Block5 Block6 Block7
SMSM SM SM
GPU 1 (4 SM)
SM SM
GPU 2 (2 SM)
Block0 Block1 Block2 Block3
Block4 Block5 Block6 Block7
Block0 Block1
Block2 Block3
Block4 Block5
Block6 Block7

33. Warp : 並列実行の最小単位
 Warp : 32 GPU スレッド
– 1命令を Warp (32スレッド)が、並列に処理
– SIMT (Single Instruction Multiple Thread)Block
Thread
Thread
Thread
Thread
WarpWarpWarp…
Thread
Thread
…
32GPUThread
Core
Core
Core
Core
Core
SW SM
1命令を
32並列実行
CUDAcores

34. Warp内部でのみ使える命令
例) SHFL (シャッフル命令)
同一Warpに属するスレッド間でのデータ交換。
 Shared memoryを使用しない。
 32-bit値の交換
 4 バリエーション:
h d f e a c c b - - a b c d e f c d e f g h - - c d a b g h e f
a b c d e f g h
Indexed
any-to-any
Shift right to nth
neighbour
Shift left to nth
neighbour
Butterfly (XOR)
exchange
__shfl() __shfl_up() __shfl_down() __shfl_xor()

35. Grid・Block・Warp・Thread
説明
Grid カーネル全体。Blockの集合。
Block SM内部で、実行される。SM内部のリソースを活用可能。
Blockのサイズは、Grid内で、一定。
実行個数で、Gridのサイズを指定。
Warp SM内部で、一つの命令を、32 並列で実行。
HWに密接に関連。最適化時に重要。
Thread 個々のGPUスレッド
ソースコードは、スレッド単位の視点

36. SM
CUDAプログラム実行の概要
Grid
CPUからの呼び出し単位
Blockで構成
Block
SM上の実行単位
一つのGrid内で、スレッド数固定。
Warp 一命令を32並列で実行
SM GPUの並列プロセッサ
CPU Grid
Block
Block
Block
Warp (32 Thread)
Warp (32 Thread)
Warp (32 Thread)

37. CUDAプログラミングの基礎

38. CUDAプログラミングの基礎
 ホストプログラミング
– メモリ転送、カーネルの実行
 カーネルプログラミング
– GPU上の関数の実装

39. デバイス・メモリ構成
 CPU側 ホスト ホストメモリ
 GPU側 デバイス グローバルメモリ
CPU
ホスト
ホストメモリ
GPU (デバイス)
SM(X)
デバイスメモリ
(グローバルメモリ)

40. CUDA ホストプログラミング
 メモリのアロケーション、解放
– cudaMalloc()/cudaFree()
 メモリコピー
– cudaMemcpy()
 カーネルの呼び出し
– 特殊な構文
 同期
– cudaDeviceSynchronize()
 終了処理
– cudaDeviceReset()

41. cudaMalloc() / cudaFree()
cudaError_t cudaMalloc(void ∗∗ devPtr, size_t size)
cudaError_t cudaFree(void *);
例：
float *dptr;
/* float型、1024個の要素分のデバイスメモリをアロケート */
cudaMalloc((void**)&dptr, sizeof(float) * 1024);
/* 解放 */
cudaFree(dptr);

42. cudaMemcpy()
cudaError_t
cudaMemcpy (void ∗ dst, const void ∗ src, size_t count,
enum cudaMemcpyKind kind)
例：
float src[1024] = {…..}
float *ddst;
cudaMalloc((void**)&ddst, sizeof(float) * 1024);
cudaMemcpy(ddst, src, sizeof(float) * 1024,
cudaMemcpyHostToDevice);
srcから ddstに、float型、1024個の要素をコピーする。

43. cudaMemcpy()
 メモリは、「ホスト」「デバイス」の二種類
enum cudaMemcpyKind
cudaMemcpyHostToDevice
cudaMemcpyDeviceToHost
cudaMemcpyDeviceToDevice
cudaMemcpyHostToHost
(cudaMemcpyDefault : UVA)

44. カーネル呼び出し
カーネル呼び出しの構文
kernelName<<<GridDim, BlockDim>>>(引数);
GridDim : グリッド中のブロック数
BlockDim : ブロックあたりのスレッド数
引数は、複数個指定可能
例：
sample<<<1, 256>>>(x, y, z);

45. cudaDeviceSynchronize()
cudaError_t cudaDeviceSynchronize (void)
例：
someKernel<<<xxx, yyy>>>(a, b, c);
cudaDeviceSynchronize();
カーネルが終了するまで待つ。

46. cudaDeviceReset()
cudaError_t cudaDeviceReset (void)
 アプリケーションの最後に呼び出す。
お作法と思って、いつも入れてあげてください。
 役割
– 使用したリソースの解放
– プロファイリングデータの回収
– cuda-memcheckを用いた、デバイスメモリのリークチェック

47. cudaError_t
 エラーチェック
– 成功時は、cudaSuccessを返す。
 エラーの場合、値を確認。
const char∗ cudaGetErrorString (cudaError_t error)
エラーを説明する文字列を返す。

48. CUDAカーネル
__global__
void myKernel(int a, float *pb, …) {
/* device code */
}
 ホストから呼び出し可能なデバイス側の関数
– __global__を修飾子として持つ
– 戻り値は、voidでなければならない。
 通常のC/C++の構文が使用可能。

49. CUDA開発環境の構築
 OS
– Windows 7 / 8.1 / 10
 IDE
– Visual Studio 2010 / 2012 / 2013
 CUDA Toolkit
– CUDA 7.5
 NVIDIA Driver
– 今回はCUDA 7.5付属のものを利用

50. CUDAプログラム作成デモ

51. CUDAを用いた画像処理
 画像処理をCUDAで並列化
– 基本的な並列化の考え方
– 目標 : 妥当なNaïveコードが書ける

52. RGB → Y(輝度) 変換
 カラー画像から、グレイスケールへの変換
– Y = 0.299 × R + 0.587 × G + 0.114 × B

53. CUDAにおける画像処理の基礎
 2次元メモリ確保API
– Pitchを考慮
– cudaMallocPitch()、cudaMemcpy2D()
 並列化
– CUDAの並列度 : 数万以上欲しい…
Keplerでの目安 : CUDA Core数 x 10 程度 (最低限)

54. Pitchを考慮したメモリレイアウト
 RGBA(8 bit, uchar4)の配列
 index = x + y * pitchInPixel
width
pitchInPixel = pitchInByte / sizeof(uchar4)
（x, y)

55. 実装のポイント1: 2次元メモリ 確保・転送
 cudaError_t cudaMallocPitch ( void** devPtr, size_t* pitch,
size_t width, size_t height )
– widthバイトのメモリを、height行分、取得する。
– 行は、pitchバイトで整列する。
 cudaError_t cudaMemcpy2D ( void* dst, size_t dpitch,
const void* src, size_t spitch, size_t width, size_t height,
cudaMemcpyKind kind )
– dstで示されるメモリ (dpitchバイトで整列)に、srcで示されるメモリ (spitchバイトで整列) を、width
(バイト) x height (行)、コピーする。

56. サンプルコード
uchar4 *src, *dImage;
size_t spitch, dPitch, dPitchInPixel;
// ピッチつきで、メモリをアロケート
cudaMallocPitch(&dImage, &dPitch, width * sizeof(uchar4), height);
dPitchInPixel = dPitch / sizeof(uchar4);
// ピッチを変換しつつ、ホスト→デバイスへと、メモリ転送
cudaMemcpy2D(dImage, dPitch, src, sPitch, width * sizeof(uchar4), height,
cudaMemcpyHostToDevice);

57. 実装のポイント2 : 画像処理における並列化
 基本 : 1 ピクセルに対して、 1スレッドを対応させる
– ピクセル数分、スレッドが走る。
例 : 262,144 (= 512 x 512) スレッド
 スレッドは、処理対象のピクセルを持つ。
– 自分の位置 (x, y) を知ることが必要

58. 2DでのBlock・Threadの割り当て
 Thread : 「2次元」でピクセルに対応。
 Block : 「2次元」で定義。一定のサイズのタイル。
 Grid : 必要数のBlockを「2次元」に敷き詰める。
1 Block
1 Pixel = 1 Thread
(x, y) =
(Global ID X, Global ID Y)

59. Global ID : GPUスレッドの通し番号
 Global ID、Grid内で一意
– blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x
 threadIdx.x
– Thread番号、Block内で一意
 blockIdx.x
– Block番号、Grid内で一意
 blockDim.x
– Block内のスレッド数
0
1
2
3
Global ID
4
5
6
7
threadIdx
0 Thread
1 Thread
2 Thread
3 Thread
0
blockIdx
threadIdx
0 Thread
1 Thread
2 Thread
3 Thread
1
blockIdx

60. 2DでのBlock・Threadの割り当て
 GlobalID は、(x, y, z)方向に計算できる
– GlobalID(x) = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x
– GlobalID(y) = blockDim.y * blockIdx.y + threadIdx.y
– GlobalID(z) = blockDim.z * blockIdx.z + threadIdx.z
blockDim.x * blockIdx.x
threadIdx.x
blockDim.y * blockIdx.y
threadIdx.y

61. RGB → Y 変換 カーネル
__global__
void RGBToYKernel(uchar4 *dDst, const uchar4 *dSrc, int width, int height, int pitch){
int gidx = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x;
int gidy = blockDim.y * blockIdx.y + threadIdx.y;
if ((gidx < width) && (gidy < height)) {
int pos = gidx + gidy * pitch;
// Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B
uchar4 value = dSrc[pos];
float Y = 0.299f * value.x + 0.587f * value.y + 0.114f * value.z;
unsigned char y = (unsigned char)min(255, (int)Y);
dDst[pos] = make_uchar4(y, y, y, 0);
}
}

62. カーネル呼び出し (Gridサイズ指定)
/* value、radixで割って、切り上げる */
int divRoundUp(int value, int radix) {
return (value + radix – 1) / radix;
}
/* gridDim, blockDimを、２次元(x, y方向)に初期化 */
dim3 blockDim(64, 2);
/* divRoundUp()は、切り上げの割り算 */
dim3 gridDim(divRoundUp(width, blockDim.x), divRoundUp(height, blockDim.y));
RGBToYKernel<<<gridDim, blockDim>>>(dDst, dSrc, …);

63. RGB → Y(輝度) 変換 デモ

64. CUDAでプログラムを書くために
 2つの概念を自分の物にしてください
1. 並列化の階層 (HW・SW)
– Grid・Block・Warp・Thread
2. Massively Parallel (SW)
– 100万単位でスレッドが動作するのは普通
– スレッドあたりの処理単位が非常に小さい

65. 関連書籍
 CUDA C プロフェッショナルプログラミング
 9/24発売、￥5400
 Professional CUDA C Programmingの翻訳書
 CUDAプログラミングモデルから各種メモリの特徴、
ストリームの機能やその使い方までを網羅

66. NVIDIAソリューション
SHIELD
TeslaQuadro
Jetson
Quadro VCA
Tegra

67. Tegra K1 モジュール
108 mm
150 mm
68 mm
68 mm
70 mm
50 mm

68. この後のCUDAセッション
 GPUコンピューティング最新情報 ～ CUDA 7.5とMaxwellアーキテクチャ ～
– 13:10 – 13:35
– CUDA 7.5の新機能とMaxwellアーキテクチャの特徴、Keplerとの違い
 アプリケーション開発を加速するCUDAライブラリ
– 13:45 – 14:45
– 様々なCUDAライブラリの紹介
 OpenACC プログラミング入門
– 14:55 – 15:20
– ディレクティブベースのGPUコンピューティング
 CUDAデバッグ・プロファイリング入門
– 16:55 – 17:55
– Nsight、Visual Profilerを用いたデバッグ・プロファイリング etc…

69. Thank you