Last Update 2022/08/09
GPU当たり前時代のセンス
Interface 2022年 8月号
インテルPCやNVIDIAで試す！GPUプログラミング入門
B5判 192ページ
別冊付録 プログラミング学園 スクラッチ部
特別号定価1,130円(税込)
2022年8月1日発行
好評発売中！
GPU当たり前時代のセンス
特集 インテルPCやNVIDIAで試す！GPUプログラミング入門
別冊：プログラミング学園 スクラッチ部
連載：Pythonで体験！量子コンピュータ
AIドリル：LSTMアルゴリズムを使った自動作文
連載：自動運転カー製作記
特集 インテルPCやNVIDIAで試す！GPUプログラミング入門
別冊：プログラミング学園 スクラッチ部
連載：Pythonで体験！量子コンピュータ
AIドリル：LSTMアルゴリズムを使った自動作文
連載：自動運転カー製作記
目次
GPU当たり前時代のセンス
特集 インテルPCやNVIDIAで試す！GPUプログラミング入門
第1部 基礎の基礎
ベンダに依存しないプログラミング環境や深層学習/数学ライブラリなど続々
第1章 整った！今こそGPU
Appendix1 GPUセレクション・ガイド
ハードウェア方式のSIMD/SIMTの違いや，ソフトウェア環境の思想の違いを見てみる
第2章 GPUのアーキテクチャとプログラミング・モデル
特徴や性能から各デバイスの使い分けを考える
第3章 CPUやFPGAと何が違う？GPUの位置づけ
第2部 CUDAプログラミング入門
行列演算やニューラル・ネットワーク
第1章 並列にすると速くなる処理
構造/関数/抽象化技術/ライブラリ
第2章 サンプルを動かしながら理解するCUDAの技術
覚えておこう!ホストとデバイス/ブロックとスレッド
第3章 CPU⇔GPU間のデータ転送の流れ
行列演算を例に試行錯誤したら処理時間が30ms→21msに
第4章 GPUの能力を使い切るトライ
IPythonを使ってCUDA実行の手順を対話的に進める
第5章 PythonプログラムからCUDAを動かす方法
1回のトレーニングにかかる時間…CPUで20分，GPUで1分30秒
第6章 深層学習ライブラリTensorFlowで犬猫判定にトライ
第3部 実践プログラミング
システムの動きを時系列に可視化
第1章 高速化…CPUとGPUの協調動作
OpenCLからGPUを使ってセマンティック・セグメンテーションを試す
第2章 映像上の人物を特定できないように塗りつぶす
第4部 インテルCPU内蔵のGPUを利用して処理を高速化
基本構成から演算方式，NVIDIA製との比較まで
第1章 CPUに付属!インテルGPUのアーキテクチャ
C/C++拡張のSIMDプログラミング・モデルで環境構築から画像処理の実例まで
第2章 インテルGPU向け言語CforMetalを試す
SIMDやレジスタをうまく活用してCPU比29倍の高速化！
第3章 テンプレート・マッチングでGPUとCPUの速度を比較する
第5部 ベンダを選ばないAPIで実験
C言語やFortran言語に指示文を付け加えることでGPU化コードにしてくれる
第1章 OpenMPとOpenACCを試す
ノートPCで!配列同士の加算からカメラ映像のフィルタ処理まで
第2章 OpenCLを試す
回そう！モータ
マイコン制御の自動運転カー製作記〈第7回〉
設定した経路を自動走行させる1…ライン・トレース
EV時代のブラシレス・モータ研究〈第11回〉
モータの巻き線変更による特性の変化
人工知能や科学計算
6月号フォローアップ Pythonで体験!量子コンピュータ〈後編〉
ナップサック問題や機械学習などの実問題に挑戦
AI自習ドリル〈第17回〉
LSTMアルゴリズムを使った自動作文
IoTマイコンESP32
逆引きMicroPythonプログラム集〈第12回〉
性能改善(1)…プログラム実行の高速化
M5StackATOM×FPGAで学ぶ…マイコン画像描画のしくみ〈後編〉
地理院地図をフルHDモニタに表示する
Raspberry Piライフ
個人利用は無料！データ・サイエンス向けのライブラリも充実
並列計算機能付き!Mathematicaとラズパイクラスタで高速処理にトライ
ニュース&レポート&お知らせ
読者プレゼント
ほんのりInterface
新連載 作業部屋♥ツール自慢〈第1回〉
液晶ドライバ製作を快適に行うための治具
次号予告
別冊付録
プログラミング学園 スクラッチ部
詳細な内容はこちら
GPU当たり前時代のセンス
特集 インテルPCやNVIDIAで試す！GPUプログラミング入門
第1部 基礎の基礎
ベンダに依存しないプログラミング環境や深層学習/数学ライブラリなど続々
第1章 整った！今こそGPU
Appendix1 GPUセレクション・ガイド
ハードウェア方式のSIMD/SIMTの違いや，ソフトウェア環境の思想の違いを見てみる
第2章 GPUのアーキテクチャとプログラミング・モデル
特徴や性能から各デバイスの使い分けを考える
第3章 CPUやFPGAと何が違う？GPUの位置づけ
第2部 CUDAプログラミング入門
行列演算やニューラル・ネットワーク
第1章 並列にすると速くなる処理
構造/関数/抽象化技術/ライブラリ
第2章 サンプルを動かしながら理解するCUDAの技術
覚えておこう!ホストとデバイス/ブロックとスレッド
第3章 CPU⇔GPU間のデータ転送の流れ
行列演算を例に試行錯誤したら処理時間が30ms→21msに
第4章 GPUの能力を使い切るトライ
IPythonを使ってCUDA実行の手順を対話的に進める
第5章 PythonプログラムからCUDAを動かす方法
1回のトレーニングにかかる時間…CPUで20分，GPUで1分30秒
第6章 深層学習ライブラリTensorFlowで犬猫判定にトライ
第3部 実践プログラミング
システムの動きを時系列に可視化
第1章 高速化…CPUとGPUの協調動作
OpenCLからGPUを使ってセマンティック・セグメンテーションを試す
第2章 映像上の人物を特定できないように塗りつぶす
第4部 インテルCPU内蔵のGPUを利用して処理を高速化
基本構成から演算方式，NVIDIA製との比較まで
第1章 CPUに付属!インテルGPUのアーキテクチャ
C/C++拡張のSIMDプログラミング・モデルで環境構築から画像処理の実例まで
第2章 インテルGPU向け言語CforMetalを試す
SIMDやレジスタをうまく活用してCPU比29倍の高速化！
第3章 テンプレート・マッチングでGPUとCPUの速度を比較する
第5部 ベンダを選ばないAPIで実験
C言語やFortran言語に指示文を付け加えることでGPU化コードにしてくれる
第1章 OpenMPとOpenACCを試す
ノートPCで!配列同士の加算からカメラ映像のフィルタ処理まで
第2章 OpenCLを試す
回そう！モータ
マイコン制御の自動運転カー製作記〈第7回〉
設定した経路を自動走行させる1…ライン・トレース
EV時代のブラシレス・モータ研究〈第11回〉
モータの巻き線変更による特性の変化
人工知能や科学計算
6月号フォローアップ Pythonで体験!量子コンピュータ〈後編〉
ナップサック問題や機械学習などの実問題に挑戦
AI自習ドリル〈第17回〉
LSTMアルゴリズムを使った自動作文
IoTマイコンESP32
逆引きMicroPythonプログラム集〈第12回〉
性能改善(1)…プログラム実行の高速化
M5StackATOM×FPGAで学ぶ…マイコン画像描画のしくみ〈後編〉
地理院地図をフルHDモニタに表示する
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