GPGPUのメモリアーキテクチャついて考えてみる - Ryuz's tech blog
GDDR について もともとGPGPUはGPUであり、GPUはグラフィックスボードであります。 グラフィックスボードは、DVIとかHDMIとかDisplayPort を備え、60fps などで毎フレーム画像を生成＆出力するものですが、そうするとゲームなどではその fps に対して、例えば 60fps であれば 16.6ms の時間で読みだせる分量だけのテクスチャなどを絵作りに使えることになります。昨今ではマルチパスレンダリングも当たり前に行われていますので、１枚の絵を作るためにメモリ上での描画作業は何度も繰り返されます。 つまり１枚の絵を、より高精細で複雑にしようとするととにもかくにも大量のバス帯域が無いとはじまりません。 逆に、1フレーム時間で読みだせない容量があっても、それは別のシーンの描画の為の準備的なデータを置いておくことにしか使えませんので、やはり容量より帯域が優先されがちです。
10年前に「ムーアの法則が終わる」と言われた頃から現在までのサーバ進化の技術的模索を振り返る（後編）
先々月、あるサーバベンダ主催のイベントで、最近のサーバにおける技術トレンドを紹介して欲しいという依頼を受けて、過去10年のサーバ技術のトレンドを振り返るという講演を行いました。 ほぼ10年前は「ムーアの法則が終わる」と本格的に言われ始めた頃で、そこから実はさまざまな技術、例えばストレージクラスメモリやFPGAやメモリドリブンコンピュータなどのプロセッサの回路の微細化以外の技術によるサーバの性能向上技術が注目され、その一部は市場に投入され定着しつつある一方で、商業的な成功を収められなかった多くの技術もありました。 それらをざっと振り返る内容にしたところ、現在のサーバ技術の方向性がなんとなく見えてきたのではないかと思うので、ここで記事として紹介します。 記事は前編と後編に分かれています。いまお読みの記事は後編です。 TPUのような専用プロセッサの登場 機械学習に代表される新しいコンピュータの使
プログラマーのためのCPU入門 | フューチャー技術ブログ
まあ後半のインテルのモデルになると同じCPUでも熱設計で性能が大きく変わったり、ブースト時の性能だったり、いろいろあるのであくまでも数字は目安ですが、無視できないほど大きくなっているのがわかります。特に、Ryzenが元気なここ5-6年の競争による進化がすごいです。 なぜ5-6倍も性能が上がったのか、というのをすぐに言葉できちんと説明できる人はあまりいないと思います。最近、更新がなくなってしまい、Facebook（なぜか友達にしていただいた)上でも活動がみられなくて、悲しいのですが、後藤弘茂のWeekly海外ニュースの連載をずっと読んでいた人であれば、「命令デコーダーが増えたのね」とかなんとなく強くなった部分のイメージがつくとは思いますが、そのなぜ、というのに、実験付きで数値の根拠も含めてわかりやすく説明してくれているのが本書です。 CPU実験がおもしろい本書は、豊富な図で(LambdaNo
日本のPCの搭載メモリは他国と比べて少ないのか？ Chrome開発チームのグローバル調査で分かる、各国のパソコンやスマホ事情
Google Chromeブラウザの開発チームが、世界の主要国でChromeブラウザがどんなスペックのデバイスで実行されているかを調査した「Chrome user device characteristics report」を公開しました。 あるソフトウェアを、PCやスマートフォンで適切に、あるいは高速に実行できるように最適化するには、対象となるデバイスのメモリ容量やコア数などを想定しなければなりません。 Chromeブラウザ開発チームはChromeブラウザが適切に実行できるように、世界各国においてどのようなデバイスでChromeが実行されているのかを知るために調査を行いました。その結果が公表されたわけです。 調査項目は、Windows、Android、ChromeOSに対応したデバイスに関するメモリ容量、プロセッサのコア数、WebGLの対応状況です。そしてこれが主要国、具体的にはブラジル
pandas でメモリに乗らない 大容量ファイルを上手に扱う - StatsFragments
概要 分析のためにデータ集めしていると、たまに マジか！? と思うサイズの CSV に出くわすことがある。なぜこんなに育つまで放っておいたのか、、、？ このエントリでは普通には開けないサイズの CSV を pandas を使ってうまいこと処理する方法をまとめたい。 サンプルデータ たまには実データ使おう、ということで WorldBankから GDPデータを落とす。以下のページ右上の "DOWNLOAD DATA" ボタンで CSV を選択し、ローカルに zip を保存する。解凍した "ny.gdp.mktp.cd_Indicator_en_csv_v2.csv" ファイルをサンプルとして使う。 http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?page=1 補足 pandas の Remote Data Access で WorldBan
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データサイエンティスト向け性能問題対応の基礎 | MoT Lab (GO Inc. Engineering Blog)
電子計算機の沼 on Twitter: "おー．ついにDDR5 https://t.co/JdqTzs2GY9"