エルザ主催のCUDAセミナーに出てきました．
GPUコンピューティングがいかに速いかということを紹介しつつ，
CUDAのインストールやアーキテクチャについても盛り込んだ内容になっていました．

やっぱり速いですね，GPU．
個人的にはCベースで書くことができるというのがうれしい．

勉強が必要だと感じるところは，GPUのアーキテクチャ．
ホストとGPUのアクセスの部分が重要．
ハード的な知識が通常のプログラミングよりも必要ですね．
(ブロック，スレッド単位の挙動)

CUDAプログラミングのポイント

1. CUDAはCPU側プログラム + GPUプログラム(kernel関数)で動く．
2. CPU側プログラム
   • ホストPCで実行されるプログラム
   • 拡張子 .cu
   • ほぼ普通のC言語と同じ
   • GPUへのデータ転送やkernel関数の起動
3. kernel関数
   • GPUで実行されるプログラム
   • ホストPCに呼び出されて実行
   • _global_を宣言につける．
   • 引数は利用可，値の返却は不可 => void型
4. nvccを用いて，コンパイル

千葉大学の増田信之先生の発表から引用させていただきました．

ここで重要なのがkernel関数がvoid型だということ．
GPUからCPU(ホスト)に値が返却できない．
そこを解決するのがglobalメモリ．
このglobalメモリがCPUとGPU間における唯一の橋．
(実際にはConstant MemoryやTexture Memoryもあるが，
大体Global Memoryなので割愛)

CUDAまとめ

1. 速い(プログラムにもよるが，大体あがる)．
2. 特に並列処理が格段に速くなる．
3. 3DCGの知識がなくても扱える．
4. フーリエや行列のライブラリを実装．

他色々．

最後にnVIDIAの方の講演がありましたが，nVIDIAも魅力的な会社だなと感じました．