既存プログラムの処理速度改善や、CUDAを用いたGPU並列化による高速化を支援します。
新規実装ではなく、「今あるコードを速くしたい」ケースを主な対象としています。
「処理が遅くて実用にならない」
「CPU使用率が高いが原因が分からない」
「GPUを使えば速くなる気がするが、どう設計すればいいか分からない」
といった課題に対し、現実的な改善策を提案・実装します。
■ 対応内容例
・既存コードのプロファイリング／ボトルネック解析
・アルゴリズム・データ構造の見直しによる高速化
・CPU並列化（スレッド化、並列処理設計）
・CUDAを用いたGPU並列化設計・実装
・CPU/GPUの役割分担設計
・精度と速度のトレードオフ検討
・段階的な高速化PoC作成
■ 対応言語・環境
C / C++ / Python
CUDA / OpenMP / マルチスレッド
Linux / Windows / Jetson 等
「無理にGPU化する」のではなく、
効果が出る箇所を見極めた上で、保守性も考慮した改善を行います。
【重要：事前見積必須】
本サービスは対象コードや処理内容により工数が大きく変わるため、
必ず「見積り・カスタマイズ相談」からご連絡ください。
事前相談なしでの購入はご遠慮ください。
【事前に共有してほしい内容】
1) 対象プログラム（言語・規模）
2) 現在の処理時間・目標値
3) 実行環境（CPU/GPU、OS）
4) GPU使用可否（CUDA対応GPU有無）
5) 精度制約（近似OK／不可）
6) 既存コードの共有可否
【注意事項】
・全ての処理がGPU化で高速化できるとは限りません。
・改善効果は処理内容・データ特性に依存します。
・成果物はコードおよび改善内容の簡易説明となります。
・想定外の仕様変更は追加対応となる場合があります。
