"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
ATI Stream テクノロジー/Nvidia CUDA/OpenCLを駆使し、WPA/WPA2-PSKを突破するために必要となる巨大なデータベースを事前に作成することによって極めて高速にパスワードを解析できるのがフリーのオープンソースソフト「Pyrit」です。厳密なライセンスはGNU GPL v3となっています。 pyrit - WPA/WPA2-PSK and a world of affordable many-core platforms - Google Project Hosting http://code.google.com/p/pyrit/ 事前に巨大なデータベースを作成しておくため、ハードディスクの容量は割と必要となりますが、それとトレードオフで解析速度を高速化しようというアプローチになっており、FreeBSD・MacOS X・Linux上で動作し、MinGWを使うこ
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
なぜもっとたくさんのコアを搭載したCPUを作らないのでしょうか？2000コアのGPUなんかそこら辺にありますが、なぜCPUでは同じようにできないのでしょうか？
回答 (9件中の1件目) 質問に間違いがありますね。 2000個のコアが入ったGPUなんかありません。企業の広報は違った(間違った)方法で計算して数字を大きく見せています。 Radion 6900XTの本当のコア数(DCU)は、5120個ではなく、40個です。こちらでダイの写真を確認でき、4*5のコアが2グループあります。 各コア(DCU)には32レーンのSIMDユニットが4つあり、各コアには並列に動作する32 bitの浮動小数点演算ユニット(FMA)が128個あり、チップ全体としては32 bitのFMAが5120個同時に動きます。 Zen2とZen3のCPUコアはどちらも256...
ChatGPTをオープンソースで再現、わずか1.6GBのGPUメモリですぐに使用でき7.73倍高速なトレーニングが可能
OpenAIの対話型AI「ChatGPT」は史上最も急速な成長で「月間1億ユーザー」をわずか2カ月で達成するなど、大いに注目を集めています。それに伴い、GoogleがChatGPTのライバルとなる会話型AI「Bard」を発表したり、中国企業が続々とChatGPT風AIを開発していると報道されている一方で、OpenAIはChatGPTのコードを公開していないためChatGPTを効果的に複製することは難しくなっています。AIのディープラーニングトレーニングを最適化するオープンソースプラットフォームのColossal-AIが、ChatGPTトレーニングプロセスをわずか1.6ギガバイトのGPUメモリで7.73倍高速なトレーニングに再現したと告知し、オープンソースで公開しています。 Open-source replication of ChatGPT implementation process!
PFI社内セミナー 2009年12月10日 20:00-21:00(予定) GPUコンピューティングの現状とスーパーコンピューティングの未来 発表者: 村主 崇行（プリファードインフラストラクチャー 研究開発部門・京都大学大学院 物理学第二教室） セミナー録画URL: http://www.ustream.tv/recorded/2837689 このスライドは、発表後にみなさまからいただいた貴重な意見をもとに改訂した版です。発表時点での版はこちら: http://www.slideshare.net/pfi/20091210-gpu-2735685Read less
やはり予想を超えてこなかったGPT-4と、GPUの未来、ホビイストへの手紙 2023.03.16 Updated by Ryo Shimizu on March 16, 2023, 08:00 am JST 3月14日の早朝、GPT-4が公開され、筆者は早速試した。 その後、開けて3月15日の早朝、APIも部分的に解放され、筆者はそれも試した。 その上で、先週書いた記事の内容についての確信が深まった。 やはり、GPT-4は期待を超えてはこなかった。 GPT-4は、ChatGPT Plusに入会すると誰でもすぐに使うことができる。APIだけは招待制だが、それも筆者と同じくらいのタイミングでアンロックされた方も少なくないのではないか。 100倍規模のパラメータがあっても、アプローチには限界があるのである。 また、ChatGPTが注目を集めたことで、これまで下火になっていた他の大規模言語モデル(
「AI研究の6カ月停止」を要請したイーロン・マスク、自分は1万個のGPUを買い込み独自のAIプロジェクトを進めていることが判明
by JD Lasica from Pleasanton, CA, US イーロン・マスク氏率いるTwitterが約1万個ものGPUを買い入れて、膨大なツイートで学習した独自のジェネレーティブAIの開発を進めていることが報じられました。マスク氏は、AIが制御不能となり社会と人類に深刻なリスクをもたらすと主張し、最先端のAIプロジェクトの6カ月停止を要求した書簡に署名をしたばかりです。 Elon Musk reportedly bought thousands of GPUs for a Twitter AI project | Engadget https://www.engadget.com/elon-musk-reportedly-bought-thousands-of-gpus-for-a-twitter-ai-project-214535382.html 伝えられるところによると、
AIイラスト（Stable Diffusion）におすすめなグラボを検証検証方法：AIイラストの生成速度をテストする AIイラスト（Stable Diffusion）に適したグラフィックボードをテストする方法はシンプルです。 実際にAIイラストを何枚か描かせて、処理にかかった時間と生成速度を記録します。AIイラストの生成速度が速いグラフィックボードが、AIイラストに適したグラボです。 今回のStable Diffusionベンチマークでは、以下の2つの数値を「性能」として扱います。 ログに表示される生成速度（Iterations per Second）リザルトに表示される描写時間（Time taken） 生成速度は「it/s」と表示され、1秒あたりのステップ回数らしいです。正直ちょっと直感的に分かりづらいので、よく分からない人は描写時間に注目しましょう。 リザルト画面に表示される「Time
スムーズなアニメーションを実装するコツと仕組みを説明するよ。CPUとGPUを理解しハードウェアアクセラレーションを駆使するのだ！（Frontrend Advent Calendar 2013 – 06日目） | Ginpen.com
（追記: 2018年10月）何年か経ってから見ても内容大丈夫そうでした。 この記事はFrontrend Advent Calendar 2013の6日目の記事です。昨日は谷さんでWeb Components/Polymerを軽く触ってみるでした。（これ今後数年で大流行りしそうに思うので、未読なら是非！） さて、最近はHTML5だCSS 3だFlashやめてJS制御でアニメーションだーってんで盛り上がってるわけですが（周回遅れ）、いざアニメーションを実装してみても、なかなかスムーズに動いてくれなかったりしますね。 どうやったらスムーズに動くかってのを解説したいと思います。 なおこの辺りの情報は、概ね斎藤さんを中心としたFrontrend絡みの方々に教えて頂きました。感謝感謝。 先に結論 概念的なの GPU合成レイヤーを適切に使うと早い いわゆるハードウェアアクセラレーション 何がCPUで、何
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦 2023.08.19 Updated by Ryo Shimizu on August 19, 2023, 16:47 pm JST そろそろ業界の最深部でしか知られてなかった事実がニュースになって来始めているのでここで本当の問題を明らかにしておきたい。 AI開発に必須なのは、計算資源である。そしてこれは現在のところ、事実上NVIDIAが一社独占している。 NVIDIA以外の半導体がいくら「AIに特化しています」と能書きを垂れていてもごくわずかな例外を除いてはほとんど全部が誇大広告である。 たとえばApple Silliconは、「ニューラルエンジン」と称するモジュールを内蔵しているが、これを使ってAIの学習をすると、なんとCPUよりも遅い。信じられないかもしれないが、これが残酷な事実なのである
ごくごく普通のノートパソコンにGPUボックスとRTX3060をつないで、お絵かきソフト(Stable Diffusion)を動かしてみました - 勝間和代が徹底的にマニアックな話をアップするブログ
最近よく、今話題のAIお絵かきソフト、Stable Diffusionで遊んでいるのですが、問題は、デスクトップパソコンしか強いGPUを積んでいないので、いちいち、デスクトップまで戻らないとできないことです。 でも仕事はだいたいノートパソコンの方でやっていますので、それだとちょっと仕事の合間に遊ぶということができません。 私のノートパソコンには、GTX 1650とかGTX 1660ぐらいの弱いGPUは載っているのですが、ちょっと絵を作らせると1枚1分ぐらいかかってしまうので、あまり試行錯誤かできないので、実用的ではないです。 デスクトップのRTX2060Superなら、だいたい512×512で１枚の絵を4秒くらいでかけますので、それらいのGPUがノートにもほしいなーーー、と思いました。 しかし、そのクラスのノートパソコンを買おうと思うと、それこそ30万円コースでとてつもなく、高いです。しか
GPUでZIPパスワードを解析する - Qiita
企業間のファイルのやり取りにZIPファイルの暗号化がされていることが多いのですが、その暗号は意味がなかったり、弱かったり、余計にセキュリティリスクが高くなっています。ZIPの暗号化が使えないことを証明するにはパスワードを解析するのが一番です。 パスワードが解析できるなら、もうあとからパスワードを送る必要はないのです。 用意するもの Windows PC Windows10を使いました。 GPU できる限り早いやつ ノートPCなので、外付けGPUケースにThunderbolt3でGPUを接続しています。 GTX 2080とケースで 10万円ぐらいかかっています。 CUDA Toolkit あらかじめ入れておきましょう。 hashcat hashcatのWindows版で公式サイトからダウンロードしたもので、バージョンが5.1.0の場合は古いので対応していません。 Windows版のJohn
近年，汎用計算の高速化のためのアクセラレータとして注目されているGPUを，ネットワーク処理に適用する一環として，サーバサイドのSSL処理に注目した論文を読んだので，内容を軽く紹介します． SSLShader - GPU-accelerated SSL Proxy SSLShader SSLShader: Cheap SSL acceleration with commodity processors Proceedings of the 8th USENIX conference on Networked systems design and implementation 2011 なお，評価に使われた実装の一部のソースコードが公開されています． http://shader.kaist.edu/sslshader/libgpucrypto/ 紹介 背景 SSL(Secure Socket
データセンターなんでもランキングmonthly（2023年4月） 「4kVA以上が使える」ラック料金ランキング掲載開始！データセンター選択の際にポイントとなる各種指標をランキング形式で紹介
NTTの須田です。2019年7月23日に公開された、Docker 19.03の新機能をお伝えします。2018年11月8日にリリースされたDocker 18.09以来、8ヶ月ぶりのリリースです。 root権限不要化従来のDockerは、ホストのroot権限でデーモン(dockerd)を動作させる必要があったため、脆弱性や設定ミスを突かれると、ホストのroot権限を奪われる恐れがありました。 Docker 19.03では、非rootユーザでデーモンを実行できるようになりました(Rootlessモード)。 Rootlessモードを有効化することで、万一Dockerに脆弱性や設定ミスがあっても、攻撃者にホストのroot権限を奪取されることを防ぐことが出来ます。ただし、現時点ではcgroupを利用できないなどの制約があります。 RootlessモードのDockerは， curl -fsSL http
この夏，グラフィックスカードを買い換えたい人へ。10分で分かる，実勢価格2万円以下のGPU事情 編集部：佐々山薫郁 Windows 7，というかDirectX 11時代に向けて，少しずつ次世代GPUの情報が出始めてきた。AMDは実機を使った動作デモを行ったほどで，ハイエンド志向の人達にとって，2009年の夏は，来るべき次世代に向けた予算確保の季節になるだろう。 ここ数か月で，グラフィックスカードの実勢価格は一気に下がった。写真は，3月に2万円台半ばで市場投入され，7月には1万円台後半となったASUSTeK Computer製のGeForce GTS 250搭載カード「ENGTS250 DK/HTDI/512MD3」 ただ，デスクトップPC向けグラフィックスカードに割ける予算は1〜2万円程度，という人達にとっては，事情が少々異なる。発売から時間が経ったことによる自然な価格の下落や，各メーカー
渡辺名人が購入した130万円のパソコン、クラウドでそれと同じ性能のもの、1時間50円で使えるよとツイートしたらえらくバズった。 上のツイートは、決して渡辺名人の研究を揶揄するものではなく、書き方次第で最低にも最高にも聞こえるという、そういう物事の二面性みたいなのって面白いよねという意味でツイートしたわけである。 しかし「クラウドの料金そんなに安くねーだろ」「それってGPUだけの値段ですよね？」「値段一桁間違えてない？」「クラウド使ったことない奴の妄想乙」みたいなツッコミをたくさん頂戴している。
AIの開発に欠かせない機械学習には、GPUやNPU、TPUなどの処理チップが用いられていますが、それぞれの違いは分かりにくいものです。そんなCPUやGPU、NPU、TPUの違いをGoogleやクラウドストレージサービスを展開するBackblazeがまとめています。 AI 101: GPU vs. TPU vs. NPU https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/ Cloud TPU の概要 | Google Cloud https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu?hl=ja ◆CPUとは？ CPUは「Central Processing Unit」の略称で、PCでの文書作成やロケットの進路計算、銀行の取引処理など多様な用途に用いられています。CPUでも機械学習を行うこ
ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築、 人工知能研究用に無償提供を開始 | 株式会社ドワンゴ
ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築、人工知能研究用に無償提供を開始2015.09.17 株式会社ドワンゴ 株式会社ドワンゴ（本社：東京都中央区、代表取締役社長：荒木隆司）は、ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築し、一部の研究機関を対象に人工知能研究用として無償貸出をすることとなりました。 Maxwell世代のCUDAコア搭載したGPUサーバを採用このたびドワンゴで開設したGPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」は、現時点で世界最高性能となるMaxwell世代のCUDAコアを搭載したGPUサーバー100台程度で構成される予定です。 サーバーファームの名称の「紅莉栖（くりす）」は、グループ企業の株式会社MAGES.が手がけるゲーム作品「STEINS;GATE」のヒロインである牧瀬紅莉栖（まきせくりす）と、ニコニコ生放送の大型企画
フルパワーで加速するGPUの咆哮を聞け!最先端GPUでPostgreSQLを20倍高速化!?:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
GPUってあるだろ? グラフィックス・プロセッシング・ユニット。 コンピュータの中で最も高速な部品はなんといってもGPUだ。 たとえばnViditaの最新SoCであるTegra K1。 CPU部は単精度で73.6ギガFLOPS(フロップス)、だがGPU部は364.8ギガFLOPSだ。 これが30万円する最新のGPUボード、GeForce GTX TITAN Zになると、なんとびっくり、8テラFLOPSだ。 これはIntelの最高級IA-64チップ、Xeon ES-2687Wの198.4ギガFLOPSを大きく上回る。 Core i7は92ギガFLOPSに過ぎない。 ちなみにかつて数億円したスーパーコンピュータ、Cray-2はわずか1.9ギガFLOPSに過ぎず、今のコンピュータがどれだけ速いか窺い知れる。JAMSTECの地球シミュレータは131テラFLOPSだが、追いつかれるのは時間の問題だろ
Apple、M1後継を多数準備中か Intelハイエンド上回る32高性能コア、NVIDIAやAMDの数倍性能のGPUも
Appleの半導体担当エンジニアらは、Ｍ1チップ搭載Macの後継となる幾つかのプロセッサの開発に取り組んでおり、期待通りならIntel製チップを搭載した最新機種をパフォーマンスで大幅に上回る可能性があると、計画の非公開を理由に複数の関係者が匿名を条件に明らかにしたと、Bloombergが伝えている。 プロセッサの次期シリーズは2021年の春と秋のリリースが計画されており、MacBook Proのアップグレード版やiMacのエントリーレベル用に、16個もの高性能コアと4個の高効率コアを備えた設計に取り組んでいるそうで、製造状況次第で8個か12個の高性能コアのみが有効になるバリエーションも用意する予定だと関係者は話しているそうだ。 2021年後半に計画されているハイエンドデスクトップコンピュータと2022年までに発売が計画されている新しいハーフサイズのMac Pro向けに、32個もの高性能コア
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
「AI処理のボトルネックは演算ではなく、メモリアクセスにある」。そんなタイトルでインテル主催の「Intel Connection 2024」で講演を行なったのは、東京大学 特別教授の黒田忠広氏だ。AIの課題である電力消費とボトルネックを解消すべく、インテルのような北米企業と日本の企業、アカデミアはいま何をすべきか。黒田氏は持論を展開した。 GDP比0.6％の第三期成長期に向かうAI時代の半導体産業 Intel Connection 2024のセッションにおいて、スーパーコンピューター富岳プロジェクトのリーダーである松岡聡センター長からマイクを引き継いだのは、東京大学教授で半導体研究者でもある黒田忠広氏だ。最初に説明したのは、半導体産業の成長について。家電で用いられていた程度だった半導体の市場は1990年代はGDP比0.2％程度だったが、PC市場やインターネットが勃興した1995年頃に0.4
「CPU最強 vs. GPU最強」──進化する将棋AIのいま プロに勝利した「Ponanza」から「水匠」「dlshogi」まで
「CPU最強 vs. GPU最強」──進化する将棋AIのいま プロに勝利した「Ponanza」から「水匠」「dlshogi」まで：プロ棋士向け最強将棋AIマシンを組む！（1/4 ページ） 将棋のプロ棋士である広瀬章人八段向けに「最強の将棋AIマシン」を組むべく奔走する本連載。前回は、プロ棋士の間でコンピュータを使った研究が本格化していること、必要な演算装置には多コアCPUである米AMDの「Ryzen Threadripper」や並列計算の多いAI処理に向いたGPUがあることを紹介した。 今回注目するのは、「CPU計算による将棋ソフト」と「GPU計算による将棋ソフト」のいまの実力と、それにつながる技術的な変遷についてだ。 コンピュータ将棋がプロに勝った日 その技術は“AIブーム”にあらず コンピュータ将棋の歴史は長く、コンピュータ将棋協会が主催する「世界コンピュータ将棋選手権」の第1回は19
Deep Learning環境はKeras + Docker + Jupyter Notebook + GPUがいいカンジ - もょもとの技術ノート
はじめに ポチポチKeras動かすのにどのような環境がいいのか考えてみました Keras + Docker + Jupyter Notebook + GPUの環境構築作業ログを紹介します Keras GitHub - fchollet/keras: Deep Learning library for Python. Convnets, recurrent neural networks, and more. Runs on Theano or TensorFlow. わかりやすいインターフェースがかなり好き Docker TensorFlowで学ぶディープラーニング入門～畳み込みニューラルネットワーク徹底解説 を参考にしました この本ではDockerを使用してます 当初はvirtualenv使用して環境作る予定だったので、勉強になりました 環境の移植性いいね GPU使用できるのいいね Ju
ブースは、韓国の音声AI企業Supertoneが出展したもの。角刈りオジサンの美少女ボイスは、リアルタイム音声変換ソフト「SHIFT」のデモによるものだった。このSHIFT、少女だけでなく少年、成人女性、成人男性、渋いおじいさん、悪魔などさまざまな声がプリセットされており、リアルタイムかつ高精度に声を変換できるのが特徴。 独自の音声合成基盤モデル「NANSY」（Neural Analysis & Synthesis）を採用しており、ユーザーの声の事前学習も、10秒程度のサンプルスクリプトを読み上げるだけで完了。ユーザーとキャラクターの音声の混合比率や感情の表現度合い、音の高低なども細かく調整可能だ。 同様の技術として「RVC」（Realtime Voice Changer）などが有名だが、快適に利用するにはNVIDIAの高性能なGPUを必要とする。一方、SHIFTはCPUのみで47ミリ秒と
大文字小文字に数字をまぶしたパスワードはブルートフォースアタックに対して強固であると言えるだろうか。強固であるとお考えの方はご再考を (ZDNet の記事、本家 /. 記事より) 。 PC Pro Blog の記事にて、GPU を用いたパスワードクラックツール ighashgpu とお安い GPU (1 〜 2 万円で購入できる RADEON HD 5770) の組み合わせで総当たり試行を行った結果が掲載されている。CPU を用いた場合、1 秒間に 980 万パターンの試行が可能であり、5 文字の NTLM ログインパスワードは 24 秒で突破された。一方 GPU では 1 秒間に 33 億パターンほど。パスワードを 6 文字にすると CPU では突破に 90 分ほど要したが、GPU ではたったの 4 秒。7 文字になると CPU では 4 日間かかったが、GPU では 17.5 秒で突破
Photoshopなどのいわゆる画像編集ソフトはどうしても画像加工をする段階でものすごくCPUを酷使するため、ベンチマークに使われたりもしますが、ついにCPUではなく「GPU（Graphics Processing Unit）」、いわゆるグラフィックボードに搭載されている各種グラフィックスを専門に扱うCPUをうまく使って処理速度を引き上げるというアプローチのフォトレタッチソフトが登場しました。その名は「Pixelmator」、Photoshopでできることはほとんどできる模様。 何がすごいかというと、効果を加えたあとの様子をリアルタイムにプレビューできる点。それもかなり高速。ストレス無く画像加工ができそうです。機能もかなり豊富でPhotoshopでできることはほとんどできます。 というわけで、実際に動く様子のムービーやどんな感じの画面なのか、などの詳細は以下の通り。 まずは公式サイトから。
GPUとSSDがPostgreSQLを加速する～クエリ処理スループット10GB/sへの挑戦～ [DB Tech Showcase Tokyo/2017]
2. HeteroDB社について ▌会社プロフィール 商号： ヘテロＤＢ株式会社 所在地： 東京都品川区西大井１ー１ー２ 設立： 2017年7月4日(火) 事業内容： GPU/SSDによる高速SQLデータベース製品の開発・販売 GPU等の活用を含むSQLチューニングサービス 主要株主： 設立メンバーによる100%保有 ▌設立メンバー 海外 浩平（チーフアーキテクト 兼 代表取締役社長） OSS開発者コミュニティにおいて、Linux kernelやPostgreSQLデータベースの開発に10年以上従事。 PostgreSQLのSELinux対応やFDW機能拡張などコア機能強化に貢献しており、PostgreSQLのMajor Contributor として知られている。 2012年、 GPUによるPostgreSQLの高速化機構であるPG-Stromの開発に着手。以降、ヘテ
![GPUとSSDがPostgreSQLを加速する～クエリ処理スループット10GB/sへの挑戦～ [DB Tech Showcase Tokyo/2017]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/255658386c37b7f0c6de69ed4efa7023f74b1176/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F20170906dbtsgpussdacceleratespostgresqljp-170906073226-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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CPUとGPUのマルチスレッディングの違いについて - arutema47's blog
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【特集】 約30年でGPUはどのぐらい速くなったの？歴史を振り返りつつぜ～んぶ計算してみた
2009/12/10 GPUコンピューティングの現状とスーパーコンピューティングの未来
【1カ月集中講座】 骨まで理解するPCアーキテクチャ(GPU編) 第1回 ～固定機能からシェーダへの移り変わり
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【Stable Diffusion】AIイラストにおすすめなグラボをガチで検証【GPU別の生成速度】 ちもろぐ
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【レビュー】 至って普通のノートPCでもゲームがサクサク動く！ドック機能を備えた超小型GPUボックス「GPD G1」を試す
GPUを用いたSSLリバースプロキシの実装について - ゆううきブログ
Intel、AMD GPUを1パッケージに統合した新CPUを正式発表 ～Core i7-7700HQ+GeForce GTX 1060を上回る性能を実現 - PC Watch
さくらインターネット、GPUサーバーを時間課金で提供開始 | クラウド&データセンター完全ガイド
歴史的融合。IntelがAMD GPU内蔵Coreプロセッサを発表 ～1パッケージにCPU、GPU、HBM2を包含
Docker 19.03新機能 (root権限不要化、GPU対応強化、CLIプラグイン…)
この夏，グラフィックスカードを買い換えたい人へ。10分で分かる，実勢価格2万円以下のGPU事情
クラウド最安のGPUについて | やねうら王 公式サイト
「CPU」「GPU」「NPU」「TPU」の違いを分かりやすく説明するとこうなる
Windows 10プレビューでついにLinuxのGUIアプリが動作。オーディオやGPUも対応
Apple、GPUを1チップに統合して驚異的な性能を発揮する「M1 Pro」、「M1 Max」
事件はGPUで起きているんじゃない メモリで起きているんだ
角刈りオジサンから美少女ボイス 「GPU不要で超低遅延」なリアルタイム音声変換ソフトを見てきた
お安い GPU で強固なパスワードも用無しに | スラド セキュリティ
世界初のGPUを使ってサクサク動く画像編集ソフト「Pixelmator」 - GIGAZINE
Google、同社の持つ強みを総動員したクラウドゲームプラットフォーム「STADIA」 ～データセンターではAMDと共同開発した専用GPUが動作
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 AMDがドライバを含めたGPUソフトウェアをオープンソース化
