米NVIDIAが「GeForce GTS 250」シリーズを発表した。驚きだったのは何と言ってもその"お値段"。最新の「G200」コアでなく、「G92」コアベースの製品ではあるが、そのG92はそもそも、去年の今頃まではモンスター級のハイエンドGPUと認識されていた筈だ。上位モデルでも149ドルという価格設定は明らかに安く思える。 入手したGeForce GTS 250カードはASUSTeKの国内未発表カードで「ENGTS250」。出力端子はDVI-I×2、補助電源コネクタは6ピンが一系統のみ では、その「去年のモンスター」を継承したGeForce GTS 250の実力は、現在の最新ハイエンドGPUと比較した場合にはどの程度のランクに位置づけられるのか? 今回はNVIDIAからGeForce GTS 250のメモリ1GB版を拝借できたので、「NVIDIA GeForce GTX 260」と「

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NVIDIAが、「Intel Core i7」プロセッサ向けハイエンドチップセット「Intel X58 Express」に対し、同社のマルチグラフィックス技術「NVIDIA SLI」のライセンス提供を実施していることは既報のとおり(詳細はこちらの記事)。これは「ネイティブSLI」と呼ばれており、市場にもネイティブSLI対応のX58マザーボードが投入されている。そこで今回は、実際にコレがどの程度のパフォーマンスを実現してくれるのかを、3枚の「NVIDIA GeForce GTX 280」を使って試してみたい。 NVIDIAの「GeForce GTX 280」。今回はこれを3枚用意し、「Intel X58 Express」のネイティブSLIを試してみる まずは"ネイティブSLI"……"Intel X58 ExpressにおけるSLI"のサポート概要をおさらいしておきたい。ポイントは、各PCI

3月3日 発表 米NVIDIAは3日、デスクトップ向けGPU「GeForce GTS 250」と、モバイル向けの「GeForce GTX 200M」シリーズ、「GeForce GTS 100M」シリーズを一斉に発表した。 GeForce GTS 250は、新製品と言っても、既存の「GeForce 9800 GTX+」の名前を変更したもの。ただし、新たにメモリ1GB版がラインナップされ、価格も512MBが129ドル、1GBが149ドルと引き下げられている。 最大メモリ容量以外の点でチップの仕様に変更はなく、プロセスルールは55nm、ストリーミングプロセッサ数は128基、コアクロックは738MHz、プロセッサクロックは1,836MHz、メモリは256bit接続/2,200MHz駆動のGDDR3 512MB/1GB、ROPユニット数は16基、テクスチャユニット数は64基。 カード厚は2スロット。

Intelは2月16日(現地時間)、4年前にNVIDIAとの間で締結したクロスライセンスが、メモリコントローラを統合した次世代のIntelプロセッサへ自動的に拡張されるものではないとの申し立てを裁判所に対して行なった“らしい”。「らしい」という書き方になるのは、本稿執筆時点で申し立てた当事者であるIntelからこの件に関する正式なリリース等が出されておらず、申し立てられたNVIDIA側の反論しか公開されていないからだ。 というわけで少し分かりにくい状況だが、4年前のクロスライセンス(バスライセンス)は「Nehalem(ネハーレン)のようなメモリコントローラを統合した将来のプロセッサ」(NVIDIAのプレスリリースの記述)には及ばないというIntelの主張は、裏返すとNVIDIAがIntelの意図に反して、メモリコントローラを統合した将来のIntel製プロセッサ向けチップセットを開発している

●人材を引き入れて変身を繰り返すNVIDIA NVIDIAの技術的な方向性は、同社にどんな人物が加わったかによってわかる。NVIDIA GPUの最大の転機となった「GeForce 8800(G80)」の背後には、並列コンピュータのアーキテクトであるJohn Nickolls(ジョン・ニコルズ)氏(現Director of Architecture, Nvidia)がいた。Nickolls氏は、超並列SIMD(Single Instruction, Multiple Data)スーパーコンピュータ「MasPar Computer」のアーキテクトだった人物。MasParのアーキテクチャを、部分的にGPUに持ち込んだ。「(MasParとG80には)違う部分も色々あるが、元になっているアイデアは非常に似ている」とNickolls自身も語っていた。 NVIDIAの人材集めはGPUハード絡みだけではな

こうして表にするとわかりやすいが、IONプラットフォームとIntelプラットフォームの性能面に大きな影響を与える違いは、大きく分けて2つある。1つはメインメモリの帯域幅で、もう1つは内蔵GPUの世代の違いだ。 メインメモリの帯域幅だが、IONプラットフォームがメインメモリにDDR3を採用しているのに対して、IntelプラットフォームはDDR2となっていることが大きな違いを生んでいる。前者がシングルチャネルで8.5GB/secの帯域幅を実現するのに対して、後者はで5.3GB/secとなっており、この点が性能に与えるインパクトは小さくないと考えることができる。 メモリ帯域幅が向上するメリットは2つある。1つはCPUがマルチスレッドで命令を実行しようとする場合、CPUからメモリへ大量のアクセスが発生するため、帯域幅が広いほど、CPUの持つ本来の性能を発揮しやすくなる。今回使用する2つのマザーボー

■笠原一輝のユビキタス情報局■ NVIDIA、Atom向け“IONプラットフォーム”を発表 ～統合型チップセットGeForce 9400M GをAtom対応に NVIDIAは、MCP79の開発コードネームで知られるDirectX 10のGPUを統合した統合型チップセット(NVIDIAの呼び方ではmGPU)のGeForce 9400M Gで、IntelのAtomプロセッサをサポートすることを明らかにした。開発コードネーム“IONプラットフォーム”(IONは日本語にするとイオンだが、英語だとアイオンの方がより原音に近い)と呼ばれる、新しいプラットフォームは、ネットブック、ネットトップ、そして低価格ノートPCにNVIDIAの統合型チップセットを普及させる役割を担うことになる。 NVIDIA ノートブック製品ジェネラルマネージャのRene Haas氏は「一般的な用途に使うプロセッサとして、Atom

NVIDIAは、DirectX 10世代の最初のGPU「GeForce 8800(G80)」を設計するに当たって、ベースアーキテクチャを、GPUコンピューティング(GPU上での汎用コンピューティング)にも向いたものにすることを決定した。そのために、プロセッサ業界から、データ並列型の汎用コンピュータのアーキテクトを迎えることにした。白羽の矢が当たったのはJohn Nickolls氏(現Director of Architecture, Nvidia)だ。 Nickolls氏は、超並列のSIMD(Single Instruction, Multiple Data)型スーパーコンピュータ「MasPar Computer」のアーキテクトとして知られていた。MasParは、当時としては“低価格”の並列スーパーコンピュータとして知られたマシンで、膨大な並列性を備えていた。例えば、「MasPar MP-

東大の研究者が医療現場でのNVIDIA Tesla採用の実例を紹介 ～「CPUのみでは実現不可能」だった医療向けGPGPUシステム 7月23日 開催 米NVIDIAは23日、同社のGPGPU(General Purpose GPU、汎用GPU)についての取り組みや成果について説明会を開催。同社Tesla GPUコンピューティング担当シニアプロダクトマネージャのスミット・グプタ氏が説明を行なったほか、実際にシステムの開発を行なった東京大学の研究生が実例を紹介した。 ●GPUの並列処理性能を活用するGPGPU GPGPUとは、その名が示す通り、GPUを従来のグラフィックス以外の用途にも幅広く応用することを意味し、GPUコンピューティングと称されることもある。NVIDIAは2002年頃からGPGPUの概念を語り始め、2004年頃からGPGPUを主要事業の1つに掲げ、ハードウェア/ソフトウェアの両

●迫るIntelのLarrabeeに対抗して急ぐNVIDIAのCUDA戦略 Intelは、データ並列+タスク並列型プロセッサである「Larrabee(ララビー)」の準備を進めている。今夏にアーキテクチャの概要を明らかにし、来年(2009年)には製品投入の予定だ。Intelは、当初Larrabeeをハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)向けと説明していたが、実際にはグラフィックス製品として投入する。これは、NVIDIAがグラフィックスカードとしてボリュームを出荷することで、汎用コンピューティングにも使うことができるプロセッサを普及させている戦略を踏襲するものだ。 Intelは、じつはLarrabee戦略の当初から、グラフィックス製品として普及させる計画だった。つまり、グラフィックス製品へと戦略を切り替えたのではなく、当初からグラフィックスとして売る計画だった。しかし、GPUベンダーを

●それぞれ利点があるGT200とRV770の両アーキテクチャ NVIDIAの新フラッグシップGPU「GeForce GTX 200(GT200)」ファミリと、AMD(旧ATI)の新フラッグシップGPU「ATI Radeon HD 4800(RV770)」ファミリ。両GPUは、1TFLPOS前後のコンピューティングパフォーマンスを謳いながらも、そのアーキテクチャには大きな違いがある。部分的には、ほぼ対照的と言っていい設計思想の違いが見られる。 一言で言えば、GT200は汎用コンピューティングにも適したアーキテクチャを目指して、その結果として高いグラフィックスパフォーマンスも実現した。一方、RV770はグラフィックスに最適化した結果、汎用コンピューティングでも威力を発揮するコンピューティングパフォーマンスを得た。GT200は汎用コンピューティングでの高効率のトレードオフとして、制御系のユニット

●倍精度浮動小数点演算の4つのポイント NVIDIAは、CUDAとG80アーキテクチャによって、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)である程度の成功の足がかりを掴んだ。そうしたNVIDIAにとって、倍精度浮動小数点演算のサポートは、欠かせない要素だ。HPCのアプリケーションでは、倍精度が必要となる局面があるからだ。GPUコンピューティング向けのTesla製品では、倍精度演算はカギとなると言ってもいい。「これまでも、倍精度の壁によって移植できなかったアプリケーションがかなりあった」とNVIDIAは必要性を強調する。 問題は、現状のリアルタイムグラフィックスでは、単精度(32-bit)までの浮動小数点演算しか必要とされないこと。そのため、これまでのGPUは単精度演算ユニットしか実装しておらず、GPUでの倍精度演算のサポートには、いくつかのポイントと疑問点がある。 (1)IEEE 75

●1TFLOPSと倍精度が2つめのステップ NVIDIAのDavid B. Kirk(デビッド･B･カーク)氏(Chief Scientist)は、1年半前のGeForce 8800(G80)発表当時、「翌年の後継GPUは、ワンチップで1TFLOPSのパフォーマンスになる」と語っていた。また、1年前のGPUコンピューティング向け製品「Tesla(テスラ)」発表の際は、「我々は、年末(2007年末)までに倍精度浮動小数点演算を実現することを明らかにした。これは、単精度の複合(によるソフトウェアソリューション)ではなく、実際に倍精度のハードウェアになるだろう」と語っていた。 計画は大きくずれ込んだが、NVIDIAは「GeForce GTX 280(GT200)」と「Tesla T10P」で、倍精度(64bits)サポートと、900GFLOPS台～1TFLOPS超のパフォーマンスのGPUを送り出