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2016年4月1日よりGDEPは新たなステージとして、ユーザーセグメントと製品レイヤーに沿った新会社を2社設立し、 さらなる市場の創生と多様なニーズに対応することと致しました。 「株式会社GDEPアドバンス」はGPUアクセラレーターとオーバクロックワークステーションを中心とした高速化のご提案を、 「GDEPソリューションズ株式会社」はハードウェアとソフトウェアの統合ソリューションの企画・提案を中心に 事業を展開していく予定です。 ユーザーのベネフィットを第一に、パートナー各社のご協力を得て、GDEP グループは一丸となって GPUコンピューティングの驚くべきパワーを日本のIT産業のグローバル競争力の向上に つなげていく活動を行って参ります。 サポートについて 従来GDEPで販売された全ての製品については、株式会社GDEPアドバンスでサポート業務を引き継ぎます。 お問い合わせ先 suppor
CUDAプログラミングを行う前に、メモリ構造の話やC言語等について触れておく必要があるかと思いますが、とりあえず動かしてみよう!ということで、それはまた次回お話しします。
前回の記事ではサンプルプログラムを通じてK20の優れた性能を見ました。今回は具体的なカーネルを例に挙げて、K20のハイパフォーマンス性と新機能を利用したチューニング例をご紹介します。今回扱うカーネルは疎行列-ベクトル積 y=Ax、いわゆるSpMVです。疎行列とはその成分のほとんどが零の行列の事で、SpMVでは疎行列の非零要素だけを取り出して上手く処理する事が、メモリアクセスと省メモリの観点から重要となります。なお、本記事で扱うRead-OnlyデータキャッシュとWarp Shuffle命令を利用したSpMVのK20向けチューニングは、2013年1月に開催されたNVIDIA Manufacturing Day 2013にてプロメテック・ソフトウェア社の北岡氏が講演内で紹介されたものです。 SpMVのCUDAでの実装例のいくつかは、有名な論文『Efficient Sparse Matrix-V
はじめに 2012年末、NVIDIA社よりHPC向け新Kepler世代Tesla「K20ファミリー」がリリースされました。同時に、それらが備える新機能を活用するための最新の開発環境「CUDA5」もリリースされました。そこでG-DEP高速演算記では、Kepler世代TeslaとCUDA5の概要を何回かの記事に渡ってご紹介していきます。今回の記事では、スペックの確認、及び、サンプルプログラムでの実行性能ベンチマークを通じて、新Kepler世代と旧Fermi世代とを比較し、Kepler世代の優れた性能を確認していきたいと思います。 Tesla K20ファミリーの機種 まず、Kepler世代Teslaの機種から確認しておきましょう。Kepler世代Teslaには、K10、K20c、K20m、K20Xの4機種があります。但し、この内のK10は単精度演算に特化したTeslaであり、本コラムでは扱いませ
第6回 「CUDAプログラミングモデル①」 << 第5回 | 目次に戻る | 第7回 >> 今まで色々とCUDAを用いたGPUコンピューティングについてお話してきましたが、いまいちCUDAってまだよく分からないという方もいるかもしれません。 今回は、CUDAがどうGPUと絡んでくるのか、C言語とどう違うのかなど、CUDAプログラミングの概念についてなるべく分かりやすく要点を押さえて解説していきたいと思います。このCUDAプログラミングモデルこそGPUコンピューティングのキモになってきますので、しっかりと勉強するため次回と合わせて2回に分けてお送りします。 それではまずはもう一度CUDAについての話から始めましょう。 NVIDIAはGPUシリーズを開発・展開していく中で、2006年に発表されたGeForce 8800では、それまでハードの部分でグラフィックス専用の構造だったと
第4回 「実際にCUDAを使ってみる」 << 第3回 | 目次に戻る | 第5回 >> 前回のコラムはいかがでしたか?無事インストールすることできましたでしょうか。
自分で各部品を拡張・交換する場合の注意事項についても少し述べていきますが、自作指南コーナーではないので細かい部品や配置・組み立て方については割愛し、GPUコンピューティングに重要と思われる部分だけピックアップしていきます。
第5回 「GPUの構造」 << 第4回 | 目次に戻る | 第6回 >> さて、今回はGPUの構造についてお話します。 え、またGPUの話をするの?と思った方、少しだけ待ってください。 GPUコンピューティングをマスターするためには、グラフィックボードおよびGPUチップの構造、メモリの種類と役割、伝送速度等についてしっかり知っておかなければなりません。それらを知った上で適切にプログラミングすることで、さらに演算を高速化させることができるためです。
G-DEPは、日本で唯一「NVIDIA DGX-2」の販売資格条件 「Advanced Technology Program (ATP)」 を満たしているNVIDIA認定セールスパートナーです。
第10回 「OpenACCとPGIコンパイラについて」 << 第9回 | 目次に戻る | 第11回 >> 今回は、演習から離れてGPUコンピューティングに役立つコンパイラを紹介したいと思います。
第1回 「GPUコンピューティングおよびCUDAについて」 目次に戻る | 第2回 >> 皆さん、「GPUコンピューティング」や「CUDA」を知っていますか?元々PCが好きな方はもちろん、そうでなくても近年のコンピューターの話題で耳にしたことがある方も多いかと思います。でも具体的にどういうものであるかを知らなかったり、実際に利用しているという人は少ないのではないでしょうか。 第1回は、そんなGPUコンピューティングとCUDAについてお話しします。ここで述べることはあくまで初心者に向けた概要であるため、もっと詳細にGPUコ ンピューティングのことを知りたいという方は、参考リンク先を下の方に貼り付けておきますので、良ければそちらもどうぞ! ちなみに、このコラムでは分かりやすくするためGPUコンピューティングをGPU汎用計算(GPGPU;General-purpose computing
「ゼロから始めるGPUコンピューティング」と題しまして、 ・これからGPUコンピューティングを始めよう!と思っている方 ・始めてみたはいいけどつまずいてしまった!という方 ・CUDAに興味があるけれど使い方が分からない!という方 に向けて、GPUコンピューティングおよびCUDAについてのコラムを書いてきます。筆者もGPUコンピューティングを勉強中の身であるため、より身近な目線で分かりやすい記事作りを目指していきたいと思います。 各コラムは順次更新していくつもりですので、長いお付きあいで見て頂けたら幸いです! (執筆 G-DEP Associate Research Engineer 東京大学大学院工学系研究科 岡安優)
G-DEPトップ G-DEPの高速演算記 高速演算記 第2回 「Fermi解説その2-L1/L2キャッシュは効いている? ~メモリアーキテクチャの改良~」 前回コラムではFermiに採用された新メモリアーキテクチャについて紹介しました。Fermiは新しくL1キャッシュとL2キャッシュを搭載し、グローバルメモリアクセスが改善されています。そしてCUDA Toolkit 3.1に含まれているPTX ISA 2.1のマニュアルには、このキャッシュに関連する記載が新たに加わっています。 今回は新たに加わった命令をもとに、L1, L2キャッシュについてレポートしようと思います。 CPUが高速になると、CPUチップの外に存在するメモリへのアクセスが相対的に遅くなってきます。メモリの高速化はCPUに比べ技術的進歩が難しいためです。 CPU内にメモリを搭載すれば、高速にアクセスできます。頻繁に使用するデー
今回はFermi解説から一旦はずれ、実際にプログラムを開発する際のチューニングポイントを紹介したいと思います。CPUで実行していたコードをそのままGPU上で動作させても速度向上が得られない場合は以下の点を確認してみてはいかがでしょうか。 まずはじめに基本機能のおさらいをしたいと思います。 前回からご紹介している通り、Fermi内部ではマルチプロセッサと呼ばれる実行ユニットが複数存在しています。各実行ユニットは1つのスケジューラと、32個の演算コアから構成され、スレッドを2サイクルあたり2ワープ処理することが可能となっています。32スレッドをワープと呼ばれる1つの単位として扱い、GPU上でスレッドを実行する上で扱いやすい単位とされています。また、少し粗い単位として複数スレッドをブロックとして扱うことが可能です。1ブロック内の最低スレッド数はありませんので、1スレッドのブロックを構成することも
「G-DEP 日本GPUコンピューティング有限責任事業組合」は、2024年3月にサンフランシスコ州サンノゼで開催された世界的なAI カンファレンス「NVIDIA GTC」において、NVIDIA Partner Network Award「FY24 Solution Provider Award」を受賞しました。
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