[B! CUDA] kjeeのブックマーク

後藤弘茂のWeekly海外ニュース

●HPCを征するNVIDIAを追撃するAMDとIntel NVIDIAはGPUベースのスーパーコンピュータへ。同社のプログラミングフレームワーク「CUDA」によるGPUコンピューティング戦略は、プロセッシングパフォーマンスを求めるコミュニティに浸透しつつある。NVIDIAはCUDA発表以来、大学の研究所など「HPC(High Performance Computing)」系のユーザーを積極的に開拓した。その結果、NVIDIAアーキテクチャは、プロセッシングパフォーマンスに飢えたHPCコミュニティの支持を集めることに成功した。 NVIDIAは、先月開催されたスーパーコンピュータのカンファレンス「SC08(Supercomputing '08)」では、GPUベースのスーパーコンピュータを強く打ち出した。実際に、東京工業大学では、同大学の学術国際情報センター(GSIC)のスーパーコンピューティン

kjee 2008/12/02

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笠原一輝のユビキタス情報局

ペガシスが、CUDA対応の「TMPGEnc 4.0 XPress」をNVISIONに合わせて発表し、NVIDIAのデモでも使用されたことは、すでにお伝えしているとおりだ。 NVISIONの最終日には、ペガシスへの共同インタビューが実現した。このインタビューを中心に、ペガシスがCUDA対応によって目指すこと、および対応の詳細を明らかにしよう。 ●世界市場に打って出たいペガシスと、CUDAをアピールしたいNVIDIAの思惑が一致 NVIDIA Multimedia Product Marketing Manager Patrick Beaulieu氏(左)とがっちり握手するペガシス代表取締役CEOの海老根崇氏(右) ペガシス代表取締役CEOの海老根崇氏は今回のCUDA対応の狙いを「特に海外市場において、弊社の認知度を上げていく武器にしたいと考えて、NVIDIAと協力してCUDA対応版を作ってい

kjee 2008/08/29

とりあえずフィルターだけ

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【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】Larrabeeに追われるNVIDIAがGT200に施したGPGPU向け拡張

●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

kjee 2008/07/16

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後藤弘茂のWeekly海外ニュース - NVIDIAの1TFLOPS GPU 「GeForce GTX 280」がついに登場

■後藤弘茂のWeekly海外ニュース■ NVIDIAの1TFLOPS GPU 「GeForce GTX 280」がついに登場 ●GPUコンピューティング用Tesla T10Pでは1TFLOPS NVIDIAが、新たなハイエンドGPU「GeForce GTX 200(GT200)」シリーズを発表した。GT200アーキテクチャの最大の特徴は、1TFLOPSの浮動小数点演算(単精度)パフォーマンスを達成すること。グラフィクス製品「GeForce GTX 280」は1TFLOPSを切るが、同じチップを使うGPUコンピューティング向け製品「Tesla(テスラ) T10P」プロセッサは1.5GHz動作で1TFLOPSを超える。1Uラックに4TFLOPSが収まる。スーパーコンピュータの世界だったTFLOPSレベルパフォーマンスに、フルプログラマブルGPUがついに到達した。 GT200は、アーキテクチャ的

kjee 2008/06/17

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http://www.loopinc.jp/nvidia2008/

kjee 2008/02/13

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高校生のための NVIDIA CUDA サマーキャンプ 2012 8/30 thu. | NVIDIA

CUDA Zone CUDA® is a parallel computing platform and programming model developed by NVIDIA for general computing on graphical processing units (GPUs). With CUDA, developers are able to dramatically speed up computing applications by harnessing the power of GPUs. In GPU-accelerated applications, the sequential part of the workload runs on the CPU – which is optimized for single-threaded performance