スタンフォード大学のMichael Flynn教授は、SIMD、MIMDなどのコンピュータの区分を提唱したことなどで有名なコンピュータアーキテクチャ界の重鎮である。Flynn教授は2010年6月1日から筑波で開催されるInternational Conference on Supercomputing(ICS'10)のために来日しており、5月24日に慶応大学で特別講義を行った。今回の特別講義は、ICS'10初日となる6月1日の午後に予定されているFlynn教授を始めとする4人の講師陣によるチュートリアルのあらすじを説明するというものであった。 慶応大学で講義を行うFlynn教授 Flynn教授はFPGAで計算速度を飛躍的に改善するMaxeler Technologiesという会社を設立しており、すでに、同社は石油探査会社などにFPGAベースのアクセラレータを販売した実績がある。 海底油田の
浮動小数点演算ではまった話 浮動小数点演算のありがちな問題ではまりました。 いろいろ調べているうちに x86 特有のちょっとおもしろい 現象に遭遇したので紹介したいと思います。 パーセンテージの計算 簡単な C のプログラムでパーセンテージを計算しようと思い、 次のようなコードを書きました。 int x, y; ... int a = (double)x / y * 100; int a = x * 100 / y としないのは、 x が大きい場合に x * 100 が オーバーフローを起こす (INT_MAX を越える) ためです。 このコードは一見、期待通りに動いていたのですが、 しばらく使っていると、手元の環境では x = 53, y = 100 のときに a は 53 ではなく 52 になることに気づきました。 これは次の理由によります。 式の最初の (double)53 / 10
●倍精度浮動小数点演算の4つのポイント NVIDIAは、CUDAとG80アーキテクチャによって、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)である程度の成功の足がかりを掴んだ。そうしたNVIDIAにとって、倍精度浮動小数点演算のサポートは、欠かせない要素だ。HPCのアプリケーションでは、倍精度が必要となる局面があるからだ。GPUコンピューティング向けのTesla製品では、倍精度演算はカギとなると言ってもいい。「これまでも、倍精度の壁によって移植できなかったアプリケーションがかなりあった」とNVIDIAは必要性を強調する。 問題は、現状のリアルタイムグラフィックスでは、単精度(32-bit)までの浮動小数点演算しか必要とされないこと。そのため、これまでのGPUは単精度演算ユニットしか実装しておらず、GPUでの倍精度演算のサポートには、いくつかのポイントと疑問点がある。 (1)IEEE 75
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