2. 自己紹介 ▌名前: 海外 浩平 ▌所属： NEC OSS推進センター ▌好きなもの： コアの多いプロセッサ ▌嫌いなもの： コアの少ないプロセッサ ▌経歴: HPC OSS/Linux SAP GPU/PostgreSQL ▌Tw: @kkaigai ▌主な仕事 SELinux周り諸々 (2004~) •Lockless AVC、JFFS2 XATTRなど PostgreSQL周り諸々 (2008~) •SE-PostgreSQL、Security Barrier View、Writable FDWなど PG-Strom (2012~) DB Tech Showcase 2014 Tokyo; PG-Strom - GPGPU acceleration on PostgreSQL Page. 2 4. GPU (Graphic Processor Unit) の特
2010年が明けてすぐの1月上旬，NVIDIAは，DirectX 11世代の次世代GPUを，「GF100」という開発コードネームで発表した。その後，SNSを通じて，製品名が「GeForce GTX 480」「GeForce GTX 470」になるとか，北米時間3月26日に発表されるとかいった情報が少しずつ公開され，読者の期待度も高まってきている頃合いだと思うが，今回は，そんなGeForce GTX 400シリーズが持つ，アーキテクチャの詳細に，前後編の2回で迫ってみることにしよう。 GPU（Graphics Processing Unit）はもともと，3Dグラフィックスを描画するための専用ハードウェア，すなわち，3Dグラフィックスで同時多発的に発生する，頂点の座標変換や，ピクセルの陰影処理などにおけるベクトル計算を，CPUよりも高速に処理するためのプロセッサ「3Dグラフィックスアクセラレー
Perl Advent Calendar, 20日目担当しますpapixです. 宜しくお願い致します. 今日は, ｢Perl meets GPU｣というタイトルで, PerlとGPU, そしてGPUを利用したGPGPUについてのお話をさせて頂きたいと思います. GPGPUとは? GPGPUとは, General-Purpose computing on Graphics Processing Unitsの略語で, グラフィックボード(GPU)の演算資源を, 画像処理以外の汎用演算に用いる技術のことです. GPUには, 画像処理を高速に行うために大量のコアが搭載されているので, これらのコアで処理を分散することで, 高速化を実現します. GPGPUを上手く利用すれば, シミュレーション, 暗号解読, 音声処理などのデータ並列性のある処理を, 高速かつ低コストで実現できるので, 特に学術分野で
ここではGPGPU向け統合環境の一つ、NVIDIAのCUDA（Compute unified device architecture）を使って、大規模並列計算を行ってみる。 NVIDIAによれば、並列度の高い処理ではCPUと比べておよそ10倍以上の速さで処理できるという。 なお、CUDA環境をインストールすると、自動的にOpenCLも使えるようになる。OpenCLに関しては別項を参照。 目次 CUDAのインストール（Linux編） - LinuxにCUDA環境をインストール CUDAのインストール（Windows編） - Windows XPにCUDA環境をインストール CUDAのインストール（Mac OS X編） - Mac OS XにCUDA環境をインストール 初めてのプログラム - とりあえずCUDAでのプログラムに慣れてみます 拡散方程式を解く - より実用的な処理の一例として拡散
Programmable NVIDIA GPUs are very inspiring to hardware geeks, proving that processors with an original, incompatible programming model can become widely used. NVIDIA call their parallel programming model SIMT - "Single Instruction, Multiple Threads". Two other different, but related parallel programming models are SIMD - "Single Instruction, Multiple Data", and SMT - "Simultaneous Multithreading"
昨年、オタワでTim Child氏の発表を聞いて以来、実装できないものかと思って暖めていたアイデアがある。GPUの処理能力を使って、PostgreSQLの検索処理を高速化できないか？というものである。 特に複雑な計算を含むクエリの場合、Index-Scanに落ちないで、全件スキャンが走ることが往々にしてあるが、こういったケースで有効に作用するのではなかろうか？という着想である。 クリスマス休暇の間、割とまとまった開発時間を取る事ができたので、PostgreSQLのFDW(Foreign Data Wrapper)として動作するモジュールを作成してみた。 モジュールの名前は PG-Strom で、ドイツ風に『しゅとろ〜む』と発音する。 これは GPU の処理単位である Streaming Multiprocessor に由来する。 もちろん、現状のFDWのI/F前提なので、更新は不可能でソー
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