Intelが48コアの「シングルチップ・クラウド・コンピュータ」試作，Hadoopも移植へ
米Intelは米国時間2009年12月2日，1つのLSIチップに演算コア48個を集積した試作プロセサを発表した。2010年に数十の企業／大学へ100個以上の試作プロセサを提供し，多コア・プロセサを効率よく利用できるソフトウエア／プログラミング・モデルの研究開発を推進する計画。 試作プロセサはIntel Architecture（IA）ベースの演算コアを48個搭載し，各コアをネットワーク化した。新たな電力管理技術を用い，消費電力を25～125Wに抑えたとしている。コア間の直接データ交換に対応しており，外部メモリーにアクセスする必要性を下げているため，高速な演算が可能という。データ転送距離も短くなるので，消費電力の削減効果も得られる。クラウド対応データセンター用ソフトウエアで使われる並列プログラミング・モデルを採用できるアーキテクチャとした。 Intelは米Hewlett-Packard（HP
Hadoop、hBaseで構築する大規模分散データ処理システム：CodeZine
はじめに この連載では、大規模分散計算フレームワーク「Hadoop」と、その上につくられた大規模分散データベース「hBase」の仕組みと簡単なサンプルアプリケーションを紹介します。HadoopとhBaseは、Googleの基盤ソフトウェアのオープンソースクローンです。機能やコンセプトについては、Googleが発表している学術論文に依っています。 これらの学術論文によると、Googleでは大規模分散ファイルシステム「Google File System」、大規模分散計算フレームワーク「MapReduce」、大規模分散データベース「BigTable」、分散ロックサービス「Chubby」という4つのインフラソフトウェアが使われています。 図1にGoogleの基盤技術間の依存関係、そしてそれに対応するOSSの対応関係を示しました。まずは対応するGoogleの基盤技術それぞれの機能や特徴をざっくりと
An Interview With Linus Torvalds: Linux and Git - Part 1 30 Years Of Linux
Jeremy founded Tag1 Consulting in 2007. He has been a contributing core Drupal developer since 2002, and helped establish Drupal as a successful CMS through the early popularity of his personal blog, KernelTrap.org. Over the years, he authored and maintained the core statistics module and throttle module, as well as the pager logic and the initial Drupal 5 installer. He continues to contribute to
スタンフォード大学、並列コンピューティングの研究所を設立へ
米スタンフォード大学は並列コンピューティングの世界を探究する方針だ。 同大学は5月2日、世界の大手IT企業数社とともに並列コンピューティングの研究所「Pervasive Parallelism Lab」の設立について発表する。この研究所の目標は、市場に続々と投入されつつあるマルチコアプロセッサを活用できるアプリケーションを開発するための新しい手法を確立すること。 この研究所には向こう3年間で600万ドルの予算が充てられる見通しという。並列コンピューティングでは複数のプロセッシングコアを活用できるようデータが小さなパーツに分解されるが、この研究所はそうした並列処理を活用できるアプリケーションの開発を容易にするための新しいプログラミング言語の開発手法の考案だけでなく、そうしたマルチコアプロセッサを収容するためのハードウェアの開発にも当たることになる。 この新しい研究所を支援する企業各社が、並列
RubyのMVM APIの共同研究が始まる
RubyでマルチコアCPUマシンを利用することは、これまで、問題のあるテーマ(参考記事・英語)であった。Ruby 1.8までは、Rubyのインタプリタはユーザスペース・スレッディングを使用していた。つまり、スレッドはRubyのインタプリタによってスケジュールされているということである。Ruby 1.9はこれをカーネル・スレッドに切り替えることで変更した－ただし、Pythonのようなグローバル・インタプリタ・ロック（Global Interpreter Lock：GIL）を使用している点を除く。GILを使用しているということは、Rubyのスレッドは同時に１つしか実行できないことを意味しているが、ネイティブ・コードでは必要な数の並行スレッドを実行することができる。 JVM上で動くJRubyは、しばらくの間ネイティブスレッドをサポートしていた。マルチコアを利用するためのソリューションの１つは、R
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