「GTC Japan 2012」基調講演レポート。KeplerでNVIDIAはGPUクラウドを推進する
「GTC Japan 2012」基調講演レポート。KeplerでNVIDIAはGPUクラウドを推進する ライター：米田 聡 NVIDIAは最近，同社のお膝元である米サンフランシスコ州サンノゼ市で開催するメイン大会「GPU Technology Conference」（以下，GTC）とは別に，世界各地でGPUコンピューティングの普及を図るため，ローカルイベントも開催している。そして，その2012年日本版となるイベントが，7月26日，「GTC Japan 2012」として開催された。 昨年の「GTC Workshop Japan 2011」以来，“日本のGTCローカルイベント”としては2度めの開催となったGTC Japan 2012。今年は計47セッションと，昨年と比べて20近くもセッション数が増えている。 また，会場は昨年と同じ東京・六本木の東京ミッドタウンだが，セッション数が増えたことに伴
GTC 2012 - 見えてきた次世代科学技術計算向けKeplerの実力(基礎編)
NVIDIAのGPU Technology ConferenceにおけるJen-Hsun Huang CEOの基調講演の中で次世代の科学技術計算向けKepler GPU(GK110)と「Tesla K10」と「Tesla K20」というボード製品が明らかにされた。 KeplerにはGK104とGK110という2種のチップが存在 Teslaは科学技術計算向けの製品であるが、実は、K10とK20では使用するGPUチップが異なっている。K10はGK104と呼ぶコンシューマ用のGTX 680などハイエンドグラフィックスカードに使用されているものと同じチップを2個使っており、K20はGK110と呼ぶ今回明らかになったチップを1個搭載している。 GK104チップのトランジスタ数は3.54Bであるが、GK110チップは7.1Bトランジスタを集積しており、商用の半導体チップとしては最大規模のトランジスタ数
CUDAとGPUコンピューティングの広がり
CUDAの普及 2006年にG80世代のGPUとともに発表されたCUDAは、当初は大学や独立の研究機関などを中心に、新しい計算手法あるいは計算の加速方法として注目を受け始めました。 研究者や専門家の皆さんが自らの研究課題をCUDA Cを使ってプログラミングすることにより、これまで数日間かけて行っていた計算内容を数時間に短縮することが可能になりました。 また、GPUの高い計算能力が新たな研究課題への取り組みを可能にし、GPUコンピューティングの学術研究目的への利用が広がりました。 その研究成果は各専門分野の学会やNVIDIAのCUDAゾーンなどでも公開されてきました。 このような状況の中で、2008年にCUDAの利用方法について、1つの転機が訪れました。 2008年6月に米Elemental Technologiesが発表した「BadaBOOM Media Converter」のトランスコー
GPUコンピューティングの歴史とCUDAの誕生
NVIDIA Tesla GPUスパコン、TOP500リスト2位に!! スーパー・コンピュータ（スパコン）の高性能ランキング「TOP500」を運営するTOP500.Orgは2010年5月28日、NVIDIA Teslaを搭載したスパコンがTOP500の2位になったことを発表しました（ニュースURL）。これを公式に反映した2010年6月のTOP500リストは、ドイツのハンブルグで開催されたカンファレンス「ISC' 10」（International Supercomputing Conference）で、2010年5月31日に提示されました。 今回のニュースは世界のHPC（High Performance Computing）業界を駆け巡りましたが、GPUスパコンがTOP500の上位に入るという事実は、2009年9月に米国のサンノゼで開催された「NVIDIA GPU Technology C
世界最高速クラスなスパコン「TSUBAME 2.0」の作り方
「GPGPUを載せれば速くなる？ そんな単純な物じゃない」――東京工業大学の学術国際情報センターの松岡 聡教授、同じく青木尊之教授が、NVIDIA主催のイベント「GPGPUコンピューティング2010」の基調講演で、現在建設中の世界最高速クラススーパーコンピュータ「TSUBAME 2.0」の高速化の秘密を明かした。 GPGPUを使う理由は高速演算だけじゃない！ 最初に登壇したNVIDIAの特別研究員、デビッド・B.カーク氏は「GPGPUを使えば高速演算できる。というだけでは、もう驚きではない。GPGPUを使う理由はほかにある」と切り出した。 世界第2位のスーパーコンピュータ「Dawning Nebulae」（中国）は、4640個のTesla（GPU）を並列演算することで、1.27Pflopsを叩き出す。しかし、現在は単に演算処理性能を競うだけでなく、消費電力あたりの演算処理性能が重視されてい
CUDA Information Site
NVIDIA CUDA Information Site — unleash the power of GPU / GPUのパワーを引き出そう — NVIDIA CUDA Information サイト（以下「本サイト」）は、マルチコアソリューションを提供するフィックスターズの技術者有志が運営する、NVIDIA CUDAの普及と利用促進を目的とする情報公開と情報交換のためのサイトです。 本サイトでは、NVIDIA社が発売するGPUアクセラレーターボードTesla C1060/S1070 (Tesla）上のCUDAアプリケーション開発に関する情報を中心として、GPUに関する各種の情報をお伝えします。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
