NECを退職し、新会社を立ち上げました。 - KaiGaiの俺メモ
ご報告が遅れましたが、6月30日付で新卒の2003年から14年あまり勤務したNECを退職しました。 また、本日、東京法務局品川出張所においてヘテロDB株式会社の登記申請を行い、また、併せて新会社のチーフアーキテクト兼代表取締役社長に就任しました。 今後は、前職では実現できなかった、GPUやSSDなどヘテロジニアスな計算機資源を活用する事で、高性能、低価格、使いやすさを両立するデータベース製品の事業化を目指していく事になります。 どうぞよろしくお願いいたします。 web: http://heterodb.com/ 弊社が入居する西大井創業支援センター（品川区） 10年以上も勤務した会社を辞めてスタートアップを立ち上げるというのは、おそらく人生の中でも上位に食い込むビッグイベントの一つだと思うので、今の決意や創業に至る一連の流れについて記録を残しておこうと思います。 （書き下してみたら意外と長
GTC2017 - Tesla V100 と CUDA9.0 - KaiGaiの俺メモ
今年のGTCはジェンスン・ファンCEOの基調講演が3日目に設定されており、そこでVolta世代の新製品 Tesla V100 と、それを搭載するDGX-1などサーバ製品とGPUクラウドが発表された。 4日間の日程のうち、情報の解禁が3日目の正午なので、その後は慌ただしくVoltaのアーキテクチャや、関連するCUDA9新機能のセッションに参加。 聞くべきセッションが被っちゃったりもしたので、できれば基調講演は初日の方が日程に余裕はあったかなぁ…。 Tesla V100について 5120CUDAコア、16GB(HBM2; 900GB/s)のメモリを搭載するまさに化け物プロセッサ。 デバイス全体で80個のSMを搭載する。SMあたりの構成は64CUDA CoreなのでPascalと同等だが、目新しい基軸としてTensor Coreという新しい計算ユニットが追加されている（SMあたり8個 = 全体で
PL/CUDAでk-means法を実装する - KaiGaiの俺メモ
前回のエントリでは、CBI学会で発表を行った、PL/CUDAによる類似化合物の検索について説明した。 今回は、コレとはまた別のワークロードに対する応用という事で、クラスタリング処理のIn-Database実装に挑戦してみた。 トライしてみたのは k-means法 によるクラスタリング。非階層クラスタリングの領域では最も頻繁に使用される（と、言われている）アルゴリズムで、計算量もそこそこ大きい。 k-meansクラスタリングとは 教師なし学習方式の一つで、所与のデータ群を一定数(=k個)のグループに分類するためのアルゴリズムである。 以下のステップを一定回数、またはクラスタに属するデータ群に変化がなくなるまで繰り返す。 １．初期クラスタをランダムに設定する。 ２．各クラスタの中心点を計算する。 ３．各データ要素の属するクラスタを更新する。各データ要素はクラスタ中心点が最も近傍であるクラスタに
(EN) GpuScan + SSD-to-GPU Direct DMA - KaiGaiの俺メモ
An article for none-Japanese readers.... What I'm recently working on is a feature to load data blocks from NVMe-SSD to GPU using peer-to-peer DMA. It allows to bypass the CPU/RAM under a series of data loading process, thus, also allows to reduce number of expensive data copy. Once data blocks are loaded onto the GPU's RAM, we can process individual records within the blocks, by thousands process
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