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学習支援計画書(シラバス) 検索システム
ビジネスアーキテクト専攻
対象課程 科目名 単位数 科目コード 開講時期 授業科目区分
修士課程
分散コンピューティング特論2
2 2979-01 2024年度
後学期
関係科目
担当教員名
授業科目の学習・教育目標
キーワード 学習・教育目標
1.GPU 2.並列処理 3.CUDA 4.高速化 ITシステムの基盤を構成している分散コンピューティングを並列計算機の基本技術を通じて 習得する。GPUの演算のしくみを理解し、同じ処理を複数の演算ユニットで分散処理するこ とで高速化できることを学修する。並列処理プログラミングの演習および実習を通じて、画 像処理、機械学習、社会シミュレーションなどへの応用を提案・実践できる素養を身に付け る。
授業の概要および学習上の助言
GPUの概要と動作原理を輪講とレポートにより学ぶ。特にスレッドの概念、同期処理、各種メモリモデルの並列処理に欠かせ ない仕組みを理解する。演習を通じて具体的な並列プログラミング方法を修得する。最後に、実用途に即した課題を元に並列 処理を設計・実装し、並列化効果を発表する。 演習・実習についてはGPUが必要となるので、NVIDIAのグラフィックボードを実装したPCを用意できることが望ましい。
教科書および参考書・リザーブドブック
以下を参考図書とする CUDA高速GPUプログラミング入門, 岡田賢治著,秀和システム,ISBN:978-4798025780
履修に必要な予備知識や技能
基本的なプログラミング能力を有していること。
学生が達成すべき行動目標
No.
GPUの演算のしくみを説明できる。
同じ処理を複数の演算ユニットで分散処理するこ とで高速化できることを説明できる。
並列化プログラミングにより高速化を実践できる。
アプリケーションを並列化の設計・実装により高速化できる。
達成度評価
評価方法 試験 クイズ
小テスト
レポート 成果発表
(口頭・実技)
作品 ポートフォリオ その他 合計
総合評価割合 0 0 30 30 30 0 10 100
評価の要点
評価方法 行動目標 評価の実施方法と注意点
試験
クイズ
小テスト
レポート 輪講の説明資料をレポートとして提出させ、その内容を評価する。
成果発表
(口頭・実技)
プログラミング演習課題の成果発表を評価する。
作品 実習課題に対し並列処理による高速化を提案・実装させ、その内容を評価する。
ポートフォリオ
その他 授業の取組みを総合的に評価する。
具体的な達成の目安
理想的な達成レベルの目安 標準的な達成レベルの目安
GPUの演算をスレッドやメモリモデルで説明できる。 分散処理による高速化の原理とボトルネックを説明できる。 CUDAプログラミングを理解し、自力で並列処理を実装できる。 画像処理やシミュレーションなどの応用アプリの高速化を設計 ・実装できる。 GPUの演算を概念的に説明できる。 分散処理による高速化の基本原理を説明できる。 CUDAプログラミングを実装し、並列処理を実行できる。 簡単なアプリの高速化を設計・実装できる。
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間(例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間/週)を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。
授業明細
回数 学習内容 授業の運営方法 学習課題 予習・復習 時間:分※
1 並列処理の基礎(1) 輪講 説明資料の作成 240
2 並列処理の基礎(2) 輪講 説明資料の作成 240
3 GPUの働き(1) 輪講 説明資料の作成 240
4 GPUの働き(2) 輪講 説明資料の作成 240
5 プログラミングモデル(1) 輪講 説明資料の作成 240
6 プログラミングモデル(2) 輪講 説明資料の作成 240
7 スレッド(1) 演習 予習復習 240
8 スレッド(2) 演習 予習復習 240
9 メモリアクセス(1) 演習 予習復習 240
10 メモリアクセス(2) 演習 予習復習 240
11 並列化実習(1) 実習 予復習 課題実施 240 180
12 並列化実習(2) 実習 予復習 課題実施 240 180
13 並列化実習(3) 実習 予復習 課題実施 240 180
14 並列化実習(4) 実習 予復習 課題実施 240 180
15 課題発表 発表会 課題実施 発表資料 180 240