GPUの新時代を切り開く「Turing」アーキテクチャ徹底解説
ここでは、NVIDIAの新しいGPUアーキテクチャである「Turing」について解説する。同アーキテクチャは、2018年8月に発表されたQuadro RTX 8000および、GeForce RTX 2080、2080 Ti、2070に採用されている。 Turingアーキテクチャ最大の特徴は、レイトレーシング用のRTコアを内蔵し、ハードウェアによるレイトレーシングが可能になること。NVIDIAの説明によれば、最大10億レイ／秒の速度でレイトレーシングが行えるという。 また、新アーキテクチャとしてNVIDIA GPUが内蔵するStreaming Multi-processor（以下、SM）も改良されている。Voltaアーキテクチャで搭載された行列演算を行うTensorコアも内蔵されており、さらに、整数演算と単精度浮動小数点（Single Precision floating point num
ネット業界などでのFPGA化について - SANMAN
勉強を兼ね、Microsoftによる検索エンジンのFPGA化についていろいろ書こうと思う。 今回はバックグラウンドやらの話。 次回はMicrosoftの実装したシステムについてFPGAよりにいろいろ書きなぐる。 無駄に図も作っている。 ひとつ言えるのはソフトウェアエンジニアでFPGA方面きたきゃOpenCLガッツリやって趣味レベルFPGA設計やれ。 優秀な兵隊になれるぞ。 ネット企業などにおけるFPGAの用途 現状は2つ ・スループット重視型(大量データの処理) →機械学習 →テキスト検索 →画像検索 ・レイテンシ重視型 →HFT(High Frequency Trade) →RTB(Real Time Bidding) →CEP(Complex Event Processing) に利用されている。 クラウドサービスや巨大なネットサービスを実現するデータセンタでの ・画像認識 ・暗号化
CUDA - Wikipedia
CUDA（Compute Unified Device Architecture：クーダ）とは、NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム（並列コンピューティングアーキテクチャ）およびプログラミングモデルである[5][6][7]。専用のC/C++コンパイラ (nvcc) やライブラリ (API) などが提供されている。なおNVIDIA製GPUにおいては、OpenCL/DirectComputeなどの類似APIコールは、すべて共通のGPGPUプラットフォームであるCUDAを経由することになる[8]。 概要[編集] CUDAの処理の流れ 1. メインメモリ（ホストメモリ）からデータをGPU用メモリ（デバイスメモリ）にコピーする。 2. CPUがGPUに対して処理を指示する。 3. GPUが必要なデータを取り込み各コアで並列実行する。 4. 結果をG
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