Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ドワンゴがニコ動の画像配信向けにFPGAエンジニアを募集したり、マイクロソフトはBingをFPGA実装したり、Baiduもディープラーニングの高速化にFPGAを導入したりと、なんだか世の中急にハードウェアくさくなってきた。IoTとは違う意味で。 金融分野ではすでにCPUでは遅すぎてFPGAによるナノ秒単位の株取引が行われているって記事を書いたのは2年前だけど、ここ数年はIntelのCPUのクロックもあまり上がらなくなってきたし、Fusion-ioやNetezzaといった大手御用達のハイエンド鬼速ストレージも、フタを開ければ中身はすでにF
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
一般的な企業で使用されているWindowsのパスコードを6時間以内に突破できるGPUクラスターを使用したクラッキングのシステムが開発された、とArs Technicaが報じています。 25-GPU cluster cracks every standard Windows password in 6 hours | Ars Technica http://arstechnica.com/security/2012/12/25-gpu-cluster-cracks-every-standard-windows-password-in-6-hours/" このシステムを開発したのはStricture Consulting Group社のCEOであるJeremi M Gosney氏で、ノルウェーのオスロで開催されたPasswords^12 conferenceにてその詳細を発表しました。 Gos
GPUってあるだろ? グラフィックス・プロセッシング・ユニット。 コンピュータの中で最も高速な部品はなんといってもGPUだ。 たとえばnViditaの最新SoCであるTegra K1。 CPU部は単精度で73.6ギガFLOPS(フロップス)、だがGPU部は364.8ギガFLOPSだ。 これが30万円する最新のGPUボード、GeForce GTX TITAN Zになると、なんとびっくり、8テラFLOPSだ。 これはIntelの最高級IA-64チップ、Xeon ES-2687Wの198.4ギガFLOPSを大きく上回る。 Core i7は92ギガFLOPSに過ぎない。 ちなみにかつて数億円したスーパーコンピュータ、Cray-2はわずか1.9ギガFLOPSに過ぎず、今のコンピュータがどれだけ速いか窺い知れる。JAMSTECの地球シミュレータは131テラFLOPSだが、追いつかれるのは時間の問題だろ
［GTC 2014］賢い人工知能はGPUで作る。NVIDIAが取り組むGPGPUの新たな活用分野「機械学習」とは何か？ ライター：西川善司 ビジュアルコンピューティングについて語るJen-Hsun Huang氏（Co-Founder and CEO, NVIDIA）。左手にあるのは次世代GPU「Pascal」のモジュールだ NVIDIA主催のGPU技術者会議「GPU Technology Conference 2014」（以下，GTC 2014）。そこで同社のJen-Hsun Huang（ジェンスン・フアン）CEO氏が行った基調講演から，本稿では，「機械学習」（Machine Learning）に関する話題をレポートしたい。 直接ゲームに関係する話ではないうえ，少々難しい話題でもあるのだが，進化し続けるGPUが現在，そして将来にどういった用途に使われるかのヒントにもなると思うので，ぜひチェ
NVIDIA，「CUDA 6」を発表。アプリケーションがCPUとGPUのメモリを自由にアクセス可能となって，プログラム開発が容易に 編集部：小西利明 北米時間2013年11月14日，NVIDIAはGPUコンピューティング向け開発環境「CUDA」の最新版「CUDA 6」を発表した。アプリケーションがCPUとGPUのメモリへ自由にアクセスできる「Unified Memory」（統合メモリ）機能の導入により，開発者は，CPUとGPU間の明示的なメモリコピー処理から解放されるというのが大きな特徴だ。 開発者向けのツールキットは，2014年初めに提供が始まる予定という。 NVIDIA CUDA公式Webサイト（英語） ＃＃＃＃ 以下，リリースより ＃＃＃＃ NVIDIA、CUDA 6で並列プログラミングを劇的に簡素化 統合メモリ、ドロップイン・ライブラリなどのプログラミング機能により、 次世代のGP
「GPGPU」（General Purpose GPU，汎用GPU）というキーワードについて，正確に説明できる人はどれくらいいるだろうか？ 「ああ，GPUを使ってビデオのトランスコードが速くなるヤツね」と認識している人や，科学技術計算のような，普通にPCを使ううえでは無関係のモノと認識している人も多そうだ。しかしこれらの説明は，たまたま一般ユーザーにとって分かりやすかったり，先行して採用されていたりするから強く訴求されているというだけで，別に，トランスコードや科学技術計算専用の技術ではない。 GPGPUは，実は3Dゲームにおいても無関係ではないのだ。 本連載，2009年明けて第1回となる今回は，今年，業界全体が一丸となって本格対応を進めてくると見られる，GPGPUをテーマにしてみたいと思う。 GPU（Graphics Processing Unit）はもともと，3Dグラフィックスを描画する
※GPGPUは大変素晴らしい技術です。 じーぴーゆーたちはこうじょうでせいさんされます。みんなきれいなげーむやらなにやらをびょうがしたいなあ、とゆめみています。 じーぴーゆーはさんかっけいをびょうがするのがだいすきです。えんどゆーざーのもとでなにをびょうがするのがいまからどきどきしています。 ああしかしうんめいとはざんこくなもの。じーぴーゆーたちはまとめてどっかのけんきゅうしつにうられていきました。じーぴーゆーたちはふあんそうです。 なんと！じーぴーゆーたちはぜんぶまとめてつながれてかがくぎじゅつけいさんにりようされてしまいました。 さんかっけいをびょうがしたいじーぴーゆーたちはまいにちまいにちぎょうれつのこゆうちばかりもとめさせられてどんどんかなしいきぶんになってきました。 そんなころ、いんてるというかいしゃがめにーいんてぐれーてっどこあというものをかいはつしました。 がくしゃたちは「お
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