x86の全盛期は終わった
記者が子供の頃の1970年代は、i8080、Z80、MC6800などがマイコン用8ビットCPU（Central Processing Unit）として全盛だった。それに続いたのが16ビットCPUで、米Intelのi8086がパソコン分野の勝者となった。それがx86アーキテクチャーの始まりである。x86アーキテクチャーは32ビットになり、64ビット（これは「x64」とも呼ぶ）になり、今やWindowsパソコンもMacも企業のサーバーもx86だ。でも、x86の全盛期は終わったのではないだろうか。 x86の強力なライバルが二つ浮上してきた。一つは英ARMのARMアーキテクチャーだ。消費電力が少ない割に高性能なARMは携帯機器に多く採用され、「Microsoft、次期版WindowsでARMアーキテクチャーをサポートへ」といった動きも報じられている。米Microsoftは以前、WindowsでAl
次の世代のFlash Playerは凄いことに！GPUにより数十万ポリゴンが60FPSで動く | ClockMaker Blog
今年のAdobe MAX 2010で発表された新技術の一つにFlash Playerの新しい3D APIがあります。現状のFlashの3Dでは数千のポリゴンしか処理できませんが、次の時代のFlash Playerでは数十万のポリゴンが処理できるようになります。これは従来と比べて 100倍ものパフォーマンスとなります。どのぐらい凄いかというと、次のビデオを見てもらえばわかるはず。 数十万のポリゴンをHDサイズのフルスクリーンにおいて60 FPSで処理される、という鬼のようなパフォーマンス。なおかつ、CPUの使用率が減るというエンドユーザーに優しい恩恵付き。この技術はFlash PlayerからGPUを利用することにより可能になったものです。コードネームは「Molehill」と呼ばれており、2011年中旬のリリース予定で開発が進められています。 Adobe Labs – 3D APIs for
NVIDIA，GPUベースのクラウド・コンピューティング基盤「RealityServer」を発表
米NVIDIAは米国時間2009年10月20日，グラフィックス・プロセサ（GPU）で構成するクラウド・コンピューティング・プラットフォーム「NVIDIA RealityServer」を発表した。極めてリアルな3次元（3D）映像を使うWebアプリケーションが開発できるとしている。 このプラットフォームは，NVIDIAのGPU「Tesla RS」を搭載するサーバーに，サーバー・ソフトウエア「RealityServer 3.0」とドイツmental imagesのレイトレーシング・レンダリング・ソフトウエア「iray」を組み合わせる。サーバーには8個以上のTesla RSを搭載できる。 irayは光の反射や屈折を忠実にシミュレーションするが，複数のTesla RSを同時に使うため高速な3D画像作成が可能という。NVIDIAは，自動車や建築物の設計，家具などの販売といった作業で必要とされる，精密な
NVIDIA、「CUDA Toolkit 2.3」をリリース - 新機能サポートで性能向上 | パソコン | マイコミジャーナル
NVIDIAは、GPUコンピューティング向けCUDA ToolkitおよびSDKのバージョン2.3をリリースしたと発表した。今回リリースされたCUDA Toolkitには、性能の向上させる複数の新機能と、cuda-gdbハードウェア・デバッガへの対応の拡張が含まれている。同社CUDA ZONEにて配布を開始している。 CUDA Toolkit 2.3で追加された新機能は以下の通り。 CUFFT Libraryが倍精度変換に対応。また、単精度変換の性能が向上。 インストーラに、CUDA-GDBハードウェア・デバッガ、およびCUDA Visual Profilerが含まれるようになった。CUDA-GDBデバッガは、対応するすべてのLinuxディストリビューションで利用可能。 SLIグループ内の各GPUが個別に列挙されるようになり、計算アプリケーションは、SLIがグラフィックス向けに有効になって
Optimizing Parallel Reduction in CUDA の抄訳
この文書は Paralle Reduction の項にある Whitepaper の抄訳です。 CUDAでプログラムを書くにあたってのテクニックが多数詰まっています。 並列リダクション (Parallel Reduction) リダクションは並列データ処理を構成する一般的かつ重要な部品である。 CUDAでの実装は容易だが理解するのは実装よりも困難である。 最適化の非常に有益な事例である。 この文書では7種類の異なるバージョンを一つずつ検証する。 それぞれの thread block では(二分)木構造ベースのアプローチを用いる。 (実装にあたっては)、一つの対象について複数の thread block を用いて reduction を実行できるようにする必要がある。 巨大な配列に対して処理を行う場合に全ての multiprocessor を稼動させる ためには、各 thread block
【レポート】「CUDA」技術の全貌 - GeForce 8800を汎用ベクタプロセッサとして活用!? (1) GPGPUでは制約が多すぎる | パソコン | マイコミジャーナル
CPU並のプログラマビリティを身につけたDirect X10世代プログラマブルシェーダ4.0仕様(SM4.0:Shader Model4.0)対応GPUの活躍の場を広げる意味合いから、NVIDIAはGPUにグラフィックス以外の汎用アプリケーションを走らせる「CUDA」構想を発表した。 命令指向コンピューティングとデータ指向コンピューティング コンピューティングには2タイプがあるとNVIDIAは分析する。1つは「命令指向」(Instruction Centric)、そしてもうひとつは「データ指向」(Data Centric)だ。 「命令指向」(Instruction Centric)コンピューティング CPUの進化の方向性 「データ指向」(Data Centric)コンピューティング GPUの進化の方向性 CPUが取り扱うテーマはまさしく「命令指向」であり、複雑な構造を持ったタスクがシーケ
【レポート】"GeForceの父" David Kirk博士、東大で並列コンピューティングについて講演 (1) NVIDIAのDavid Kirk博士が講演 | パソコン | マイコミジャーナル
9月11日、NVIDIAのチーフ・サイエンティストを務めるDavid Kirk博士が来日し、東京大学にてGPUを活用した並列コンピューティングについての講演を行った。 NVIDIAチーフサイエンティスト、David Kirk博士 GPGPU向けコンピューティングモジュール「Tesla」シリーズを紹介 講演会の様子 今回のKirk氏の講演の主題は「コンピュータグラフィックス」ではなく、グラフィックスプロセッサ(GPU)を活用した並列コンピューティングであった。 このためKirk氏がまず紹介したのは、GeForceでも、Quadroでもなく、この夏紹介したばかりの並列コンピューティングボックス「Tesla」であった。 講演内容の主題はGPUを活用した並列コンピューティングであった Teslaは、GeForce 8800 GTX世代のGPU「G80」をGPGPU(General P
NVIDIAが新ブランド「Tesla」、GPUの演算能力をHPCに活用 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
米NVIDIAは6月20日(現地時間)、「Tesla」という新ブランドでHPC(High-Performance Computing)向けのGPUコンピューティング製品を提供することを発表した。地学、分子生物学、地球物理データなど、高度なシミュレーションを必要とする分野にGPUの浮動小数性能やパラレルデータ処理能力を活用する。 同社は発表の中で「NVIDIA Teslaブランドの下、GPUコンピューティング製品を通じて、従来までスーパーコンピュータからしか得られなかった処理能力を全ての科学者やエンジニアに提供する。今日のワークステーションを"パーソナル・スーパーコンピュータ"に変える」と説明している。またNVIDIAの社長兼CEOのJen-Hsun Huang氏によると、「演算処理にかかる時間がケースによっては数週間が数時間に短縮される。NVIDIA Teslaの劇的な効果は、HPC産業に
【特集】GeForce vs ATI Radeon - アーキテクチャ解説で紐解くGPU戦争"夏の陣" (前編) (1) 何が違うの? まずは最新GPUの基本情報 | パソコン | マイコミジャーナル
GeForce vs ATI Radeon〜後編はこちら 【特集】GeForce vs ATI Radeon - アーキテクチャ解説で紐解くGPU戦争"夏の陣" (後編) NVIDIAは6月17日にGeForce GTX 200シリーズを、そしてAMD(ATI)は6月25日にRadeon HD 4800シリーズを発表した。 ATIとNVIDIAが長年にわたって繰り広げて来ているGPU戦争、「2008年、夏の陣」では、それぞれのGPUに対する異なる戦略が明確になってきたと感じる。 NVIDIAは14億トランジスタでビッグチップを復権か。ATIは順当な規模拡張を果たす まずは両者のネーミングについて触れておこう。 NVIDIAの新GPUはGeForce GTX 280とGTX 260で、前者が上位モデルとなる。先代までのGeForce 7000/8000/9000という4桁型式番か
【レポート】「CUDA」技術の全貌 - GeForce 8800を汎用ベクタプロセッサとして活用!? (1) GPGPUでは制約が多すぎる | パソコン | マイコミジャーナル
CPU並のプログラマビリティを身につけたDirect X10世代プログラマブルシェーダ4.0仕様(SM4.0:Shader Model4.0)対応GPUの活躍の場を広げる意味合いから、NVIDIAはGPUにグラフィックス以外の汎用アプリケーションを走らせる「CUDA」構想を発表した。 命令指向コンピューティングとデータ指向コンピューティング コンピューティングには2タイプがあるとNVIDIAは分析する。1つは「命令指向」(Instruction Centric)、そしてもうひとつは「データ指向」(Data Centric)だ。 「命令指向」(Instruction Centric)コンピューティング CPUの進化の方向性 「データ指向」(Data Centric)コンピューティング GPUの進化の方向性 CPUが取り扱うテーマはまさしく「命令指向」であり、複雑な構造を持ったタスクがシーケ
GPUを使ってH.264形式で動画を高速エンコード - FutureInsight.info
なにげにこれはGPUの有用な使い方なんじゃないかと思う。 NVIDIA、GPU支援による動画エンコード機能をデモ http://www.watch.impress.co.jp/av/docs/20080415/nvidia.htm 最初に1,280×720ドット/2時間のMPEG-2映像からH.264形式へのエンコード速度の比較グラフを紹介。CPUのみを利用する環境では、Core 2 Quad Extreme 3.0GHz搭載PC上のiTunesでH.264エンコードを実施、CPUにCore 2 Duo 1.66GHz、ビデオカードにGeForce 8800GTS 512MBを搭載したPC上で、開発中のRapiHDを実行した。 CPUのみの環境ではエンコード処理に4時間53分かかったが、GeForce 8800GTS搭載PCでは23分で完了と、約18倍の高速化を実現したと説明した。 要はエ
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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「Fermi」を発表
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 NVIDIA Fermiのマルチスレッディングアーキテクチャ