NVIDIAは、12月14日、15日の2日間、中国・北京市の国家会議中心(China National Convention Center)においてGPUコンピューティングに関する技術会議「GPU Technology Conference Asia」(以下、GTC Asia)を開催。そのオープニングキーノートには、同社共同創始者で社長兼CEOのJen-Hsun Huang(ジェンスン・ファン)氏が登場し、GPUを活用し省電力かつ演算性能に優れたハイパフォーマンスコンピューティング(以下、HPC)環境構築を推進することを訴えた。 ハイパフォーマンスコンピュータの分野では西欧諸国に遅れをとっていた中国は、2010年11月にNVIDIA製GPUを採用したNational Supercomputer Center in Tianjin(国家超級計算天津中心)の「天河一号A」が、スーパーコンピュー
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米Intelは8月4日、次世代プロセッサ「Larrabee」（コードネーム）の概要を公開した。 x86コアを多数集積した初の「メニーコア」アーキテクチャだとしている。同技術を搭載した製品は、まずグラフィックス市場向けに2009～2010年に出荷開始予定という。 当初はグラフィックスアプリケーションに照準、DirectXやOpenGLをサポートし、既存のゲームやプログラムを実行できるようにする。将来的には、科学エンジニアリングソフトウェアを含む高度な並列アプリケーションなどにも範囲を広げていくという。 LarrabeeアーキテクチャはPentiumプロセッサの実行パイプラインを継承しており、各コアは短い実行パイプラインとコヒーレントな１次キャッシュを持つ。ベクター演算ユニット（VPU）、マルチスレッディング、64ビット拡張命令、高度なプリフェッチングなどをサポートするため、演算能力が大幅に向
NVIDIAと、NVIDIAの完全子会社でレンダリング技術に強みを持つmental imagesは米国時間の10月20日、「NVIDIA RealityServer」を発表した。同社はこの製品をGPUによるクラウドコンピューティングのプラットフォームであるとしている。 同製品は、NVIDIAのGPU「Tesla RS」を搭載したサーバとmental imagesのRealityServerソフトウェアという組み合わせで構成される。レイトレーシングの部分にmental imagesの「iray」テクノロジーを利用。計算量が多くなりがちなレイトレーシングだが、NVIDIA GPUの大規模並列CUDAアーキテクチャを活用し、光と物質の相互作用を物理演算でシミュレーションしながら、フォトリアリスティックな画像を正確に生成できるという。これを利用し、インタラクティブでフォトリアリスティックな3Dアプ
「IBMのTeslaサーバの将来性」を書いたときには、いつか来るだろうと思っていましたが、IBMからGPUを使ったクラウドサービスが開始されるようです(「IBM、GPUコンピューティングを活用した並列処理向けクラウドサービスを提供」)。 CPUパワーとDB(ストレージ)をあちら側に置いている状況で、次に何を持っていけばと良いかと考えればばGPUをあげるのは誰でも考えつくところです。現時点ではGPUは、CPUやDBの様に用途が一般的ではないためどの程度顧客がつくのかわかりませんが、東工大のTSUMABE 2.0やTianhe-1AでGPUを使っていることを考えると、GPUのクラウドサービスは教育分野等や特殊なカテゴリ(金融等)には有効に見えます。どのような分野でも常にフルパワーが必要なわけではないのですから、あちら側にあっても良いはずです(ゲームの描画は無理だけど)。 GPUを汎用化に向けて
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GPGPU（General-purpose computing on graphics processing units; GPUによる汎用計算）とは、GPUの演算資源を画像処理以外に応用する技術である[1][2]。ビッグデータなどに対し大量の科学技術計算などを実行できるため、広く使われるようになった[3]。2022年、単一マシンとしては世界初のエクサスケールコンピュータとなった米HPEの「フロンティア」にもベクトル計算用にAMDのGPUが搭載されるなど、世界最速を競うスーパーコンピュータでの利用も一般的である。 GPGPUは、GPUが持つベクトル計算機としての特性を活かした汎用的なストリーム・プロセッシングの一形態である。GPUはコンピュータゲームで多用されるリアルタイム画像処理向けのデータ並列計算とパイプライン処理に特化した命令発行形態を持ち、またGPUとメインメモリ間の帯域幅は通例狭
IntelとAdvanced Micro Devices（AMD）の競争がまた始まろうとしている。今回はPCを高速化することだけでなく、多用途性を高めることも競い合っている。 両社はPCチップの分野で長らくライバル関係にあるが、ある一点に関して概ね意見が一致しているようだ。それは、CPUとGPUという2つの主要なPCチップを、1つのプロセッサに統合する必要があるということだ。しかし、両社はその目的を達成するために、それぞれ異なる部分に力を入れている。 なぜチップを統合するのか。簡単に言うと、1つのチップ上で電子を動かす方が、同じ電子を2つのチップ間で動かすよりも消費エネルギーが少なくて済むため、エネルギーの節約になり、ノートPCのバッテリ寿命が延びるからだ。これは、Insight 64の主席アナリストであるNathan Brookwood氏がAMD向けに書かれたホワイトペーパーの中で指摘し
ストーリー by reo 2010年09月01日 10時30分 iMac の GPU ってどれぐらい効いてるのかな 部門より Google は最新の Chrome 開発ビルドで GPU でのレンダリング機能を検証しているそうだ (ConceivablyTech の記事、本家 /. 記事より) 。 Chrome 7 では、一定の条件を満たせばウェブページのレイヤーを CPU と GPU プロセスに分けて処理することが可能とのこと。Firefox 4 のベータは既に GPU レンダリングに対応しており、Internet Explorer 9 でも GPU 対応が進められることが発表されている。Google としてもこの波に乗り遅れることなく GPU を利用した処理向上を実現する狙いとのことだ。
yebo blog: ソフトウェア・ルータで40Gbpsを達成
2010/08/24 ソフトウェア・ルータで40Gbpsを達成 Gizmodoによると、韓国の研究者Sue Moon氏らがソフトウェアベースのルータで40Gbpsでデータを転送する事に成功したそうだ[technology review]。彼女の学生らが、GPUを利用してパケット転送を処理するPacketShader [pdf]と呼ばれるソフトウェアを開発したとの事だ。PacketShaderに詳しい Intel LabsのエンジニアGianluca Iannaccone氏は、RouteBricksとクラスタベースのスケーラブルなルータを研究しているが、将来は専用ルータを必要としなくなるかもと語っている。専用ルータに負けない処理速度が得られるようになれば、新しいプロトコルの実験やユニークなルータを構築する事ができるかも知れない。 投稿者 zubora 投稿時間 05:20 ラベル: Rout
CUDAの普及 2006年にG80世代のGPUとともに発表されたCUDAは、当初は大学や独立の研究機関などを中心に、新しい計算手法あるいは計算の加速方法として注目を受け始めました。 研究者や専門家の皆さんが自らの研究課題をCUDA Cを使ってプログラミングすることにより、これまで数日間かけて行っていた計算内容を数時間に短縮することが可能になりました。 また、GPUの高い計算能力が新たな研究課題への取り組みを可能にし、GPUコンピューティングの学術研究目的への利用が広がりました。 その研究成果は各専門分野の学会やNVIDIAのCUDAゾーンなどでも公開されてきました。 このような状況の中で、2008年にCUDAの利用方法について、1つの転機が訪れました。 2008年6月に米Elemental Technologiesが発表した「BadaBOOM Media Converter」のトランスコー
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