広がるGPGPUの利用――CUDAをPythonから呼び出せるように
LL系言語ユーザーもGPGPUプログラミングを手軽にチャレンジできるように。プロトタイプ構築・検証の効率化も期待できる。 米NVIDIAは2013年3月18日、同社が提供するGPU向け並列処理ライブラリ群「CUDA」においてPythonをサポートすることを発表した。現在、Continuum Analyticsの新製品「Anaconda Accelerate」のPythonコンパイラである「NumbaPro」が対応している。従来、CUDAは、C/C++から呼び出す必要があったが、スクリプト系言語のサポートによって、利用用途が広がる可能性がある。 今回のPythonサポートは、LLVMインフラストラクチャにおいて、コアおよび並列スレッド実行のバックエンド処理部分にNVIDIAがコンパイラソースコードを提供したことによって実現したもの。 Pythonは数理系演算だけでなくWebアプリケーションな
NVIDIA、Amazon EC2経由で「Cluster GPU Instances」サービス提供開始
「NVIDIA Tesla GPU」は、CUDA GPUアーキテクチャに基づいて設計された大規模並列処理プロセッサ。CUDAによる処理の高速化で、アプリケーションはGPUが持つ何百個ものコアにアクセスできるようになり、従来型プロセッサと比較して実行速度を大幅に上昇させることができる。 一方「Cluster GPU Instances」は、これまでの選択肢に加え、Amazon Web service（AWS）でハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）を提供するサービス。Amazon EC2経由で提供されることにより、今まで費用の面でスーパーコンピュータを導入することが難しかった企業でも、GPUでスーパーコンピューティングの使用が可能となる。 Cluster GPU Instances for Amazon EC2では、mentalimages社のRealityServer（3Dアプリケ
「NVIDIA Parallel Nsight」リリース、Visual Studio上でGPGPU開発が可能に
米NVIDIAは16日（現地時間）、GPUコンピューティング用の開発支援ツール「NVIDIA Parallel Nsight」（以下、Parallel Nsight）をリリースした。 Parallel Nsightは、並列処理能力が高い画像処理用のGPUを使って、画像処理以外の汎用目的演算（GPGPU）を行うアプリケーションを開発するためのツール。ユーザーの多いMicrosoft Visual Studioの拡張機能として動作し、使い慣れた開発環境上でシームレスにCUDA C/C++やDirectComputeのデバッグが行える。各種の解析ツールも用意されており、GPGPUアプリケーションのパフォーマンスチューニングにも役立つ。 また、グラフィックス・デベロッパーが必要とするさまざまなツールも用意されているため、HPCだけでなくDirectX 11グラフィックスの開発環境としても使用できる
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【イベントレポート】 【詳報】NVIDIA、KeplerアーキテクチャGPUの次世代SoC「Tegra K1」 ～PS3、Xbox 360の性能を超える
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