(JP) GPGPUがPostgreSQLを加速する
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
関東GPGPU勉強会 LLVM meets GPU
Webの未来 〜 PNaClとasm.jsでカワルミライ - いま、モバイルWebの先端で起こっていることKei Nakazawa
GeForce GTX 400アーキテクチャ徹底解説（前）“クアッドコアGPU”GF100の概要
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 meets GPU - Qiita
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
CUDAを使う：tech.ckme.co.jp
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
SIMD \< SIMT \< SMT: parallelism in NVIDIA GPUs
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"
しゅとろ〜む、しゅとろ〜む - KaiGaiの俺メモ
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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【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 NVIDIAが次世代GPUアーキテクチャ「Kepler」のベールを剥いだ