​​OpenACCで始めるGPUプログラミング

​著　者 ： 東京大学 情報基盤センター 助教 星野 哲也 先生
​
略　歴 ： 2016年～現在 東京大学情報基盤センター
                  スーパーコンピューティング研究部門 助教
​
​　　    　 2018年 東京工業大学大学院 情報理工学研究科 
​                 数理・計算科学専攻 博士課程修了 博士(理学)

質問受付中！

本コラム「OpenACCで始めるGPUプログラミング」に関する質問を受け付けています。
​
本コラムの著者である東京大学 星野 哲也 先生にご回答いただきます。
わからないところは、質問して解決してください！

学ぶ気持ちに、応援の意を込めて、毎月先着5名にAmazonギフト券を進呈しています。

詳細はこちら

第５回：コンパイラのメッセージを確認しよう

2020年06月

前回に引き続き、拡散方程式のプログラムを例として、OpenACCの使い方を学びます。

​図１は前回作成した疑似コードです。なお、実際のコードはこちらよりダウンロードできます。
​では、PGIコンパイラ (ver. 19.10) を用いて、このプログラムをコンパイルしてみましょう。
​コンパイル時に出力されるメッセージが図2です。
​
​実は、OpenACCのプログラムを実装する上で非常に重要なのが、コンパイル時に出力されるメッセージの確認 です。

Read More

第４回：拡散現象シミュレーションのOpenACC化

​図1：インクの拡散現象のシミュレーション

2020年05月

前回は、非常に簡単なプログラムを例として、データ転送の最小化について考えました。今回はもう少し実践的な例として、拡散方程式を扱います。

今回は、前回行ったデータ転送の最小化が如何に重要なのかを知ってもらうために、拡散現象のシミュレーションプログラムをOpenACC化してみましょう。

Read More

第３回：データ転送の最小化はほとんどのアプリケーションで必須

2020年04月

前回は、図１のプログラムを例にして、OpenACCの主要な３つの指示文：kernels, data, loop指示文を紹介しました。
​今回はプログラムの効率について考えてみましょう。

１ヵ月間有効のスパコンお試しアカウント
​東京大学情報基盤センターでは、教育の一環として、制限はあるものの一ヵ月の間有効なスパコンアカウントを提供しています。
現在3つのスパコンが運用されていますが、そのうちReedbushと呼ばれるスパコンには、一世代前のものではありますがGPUが搭載されていて、OpenACCを使える環境も整っています。
自分でどんどん自習したい場合は、ご利用を考えてみてください。

Read More

第２回：その前に知っておきたいGPUの特長

2020年03月

前回の記事では、GPUプログラミングにおけるOpenACCの立ち位置や、OpenACCで記述可能な並列処理など、OpenACCの概要を説明しました。
今回からは、具体的なOpenACCの使い方について解説していきます。

​具体的なOpenACCの使い方を解説する前に、最低限知っておいてほしいGPUの特徴があります。これはCUDAを使う場合にも同様です。
​
​✓ GPUにはたくさんのコアがあり、並列計算が必須
✓ CPUとGPUの記憶領域（メモリ）が物理的に独立であるため、CPUとGPUの間のデータ転送が必須

Read More

第１回：今あるプログラムを楽に速くするためには​？

2020年01月

「GPUが速いのは知ってるけれど、GPUプログラミングは難し過ぎる！」と思っているそこのあなた！OpenACCという並列プログラミングモデルをご存じでしょうか。
​
​OpenACCは、GPUプログラミング（正確には演算加速装置向けのプログラミング）をより楽にするために開発された並列プログラミングモデルです。OpenACCは、以下のような方にお勧めです。
​​✓ これからGPUプログラミングを始める初心者の方
✓ GPUプログラミングの工数をとにかく減らしたい私のような方

​​​本記事は主に前者の人に向けて、OpenACCを紹介します。

Read More

GPUコラムを購読する

最新コラムの情報をメールでご案内します。
登録解除はいつでも可能です。

GPUコラム 購読 登録フォーム