歴史的融合。IntelがAMD GPU内蔵Coreプロセッサを発表 ～1パッケージにCPU、GPU、HBM2を包含
目玉焼きだけじゃ満足できない！グラフィックボードで朝食一式を調理してみた｜ジサトラアーカイブス - 週刊アスキー
home > インフォメーション > 目玉焼きだけじゃ満足できない！グラフィックボードで朝食一式を調理してみた｜ジサトラアーカイブス どもども、ジサトライッペイです。明けましておめでとうございます。今年も週刊アスキー/週アスPLUSをなにとぞよろしくお願いします。さて、早いもので週刊アスキーの自作PC系記事、自作虎の巻こと“ジサトラ”が始まってからもう7年以上経ちました。ジサトラは週刊アスキー本誌に自作PC増刊、アスキームックとさまざまな誌面に掲載してきました。 そんなわけで、不定期ですが今読んでもわりとおもしろいんじゃなかなーと個人的に思う記事をちょろっとアレンジして転載していこうと思います。今回は2009年の自作PC増刊号に掲載した『GPUで朝食を！PCパーツクッキング』です。 企画は、当時まだ自作初心者だった僕が当時の鬼デスク、カクッチさんに「昔はCPUで目玉焼きとか作るのが流行って
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[4][5][6]。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[7]。 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GPU用メモリか
「ベクトル型スパコンは高すぎる」、GPU利用のHPCが本格化 － ＠IT
慶應義塾大学教授で工学博士の中村維男氏。IEEEのフェローを務めるほか、英ロンドン大学インペリアル校教授兼フェロー、米スタンフォード大学客員教授、東北大学名誉教授などを兼任する。HPC Open Forumで新たに立ち上がったGPUコンピューティング分科会長に就任 「GPUは、CPUに比べると、ちょっと知能は落ちる。しかし、いったん走り出せばイノシシのように50倍ぐらいの速さで走る」。並列処理コンピューティングの第1人者として知られる中村維男教授はGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）の特性をそう説明する。GPUは条件分岐が入る処理などは苦手だが、単純な計算処理の並列化では大きな力を発揮する。 こうしたGPUの特性から、これまでベクトル型の並列コンピュータやCPUのクラスタ構成で実現してきたHPC（ハイパフォーマンスコンピュータ）、いわゆるスパコンで、GPU（グラフィックス・プ
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【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 NVIDIAのTegraを採用する任天堂の新ゲーム機「Nintendo Switch」
NVIDIAのGPUが実現する深層学習が作る未来 ～自動運転やアニメイラストの自動生成など、「Deep Learning 2016」講演
