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あなたのPCは、CUDA対応のスピード版?
Electronic Design
時々、何かが話 題になるまで、それに気づかないことがある。CUDAも話題になっているのかどうかはわからない。ただ、ここ何ヶ 月の間に届く発表からして、私は盛り上がっていると思う。まだ目に留まってない人のために、CUDAの簡単な概要をお知らせしよう。
2008年9月25日

GPU、ウォール街で新たな役割を発見
Electronic Design
ウォール街の新顔は、GPUコンピューティング。ほぼすべてのタイプのHPCアプリケーションに食い込めるテクノロジーです。GPUのベクトル処理能力は、特に金融分析に最適です。
2008年9月22日

ウォー ルストリートでのGPUの新しい役割
HPCWire
事実上、クロック速度で現在停滞しており、マルチコアCPUスケーラビリティの保証はまだ夢のような話です。 GPUが提供するデータの平行性は一方的で、少なくとも一部のアプリケーションはパフォーマンスの曲がり角で戻ることができます。ハンウェック氏はこの現状を、「テクノロジの観点から、GPUは世界の動きに変化を与える」と見ている。
2008年9月22日

NVIDIAチップが、産業用の画像データ処理をス ピードアップさせる
The New York Times
エネルギー調査 会社、ファッションデザイナー、製薬会社、金融サービス会社は、NVIDIAのチップで動くシステムを購入しました。 これらの会社には、共通する問題があり、彼らは、膨大な量のデータ分析を、通常のPCよりもはるかに速く対応でき るハードウェアを必要としているのです。
2008年9月22日

CUDA、大衆向けスーパーコンピュータ:Part 8
Dr.Dobb’s Portal
最適化されたライブラリは、大抵アプリケーションのパフォーマンスを簡単に改善する方法を提供する。大きなレガシープロジェクトをポーティングする際、コード変更の検証には、膨大な作業が必要となるため、ライブラリが、新しいプラットフォームに最適化する唯一の現実的手段かもしれない。
2008年9月19日

NVIDIA、新しいチップを新Crayデスクトップに提供
GigaOm
科学的なコンピューティングの努力を2年以上進めた後、NVIDIAのグラフィックスプロセッサは、Crayデス クトップ・スーパーコンピュータの最新製品ラインのオプションの一つとして提供されます。NVIDIAのスポークスパーソンであるアンドリュー・ハンバー (Andrew Humber)によると、このチップメーカは、25,000米ドルのCrayデスクトップ・スーパーコンピュータにTeslaが採用されることを、来週発表する予定のようです。また、NVIDIAは、2007年にグラフィックスプロセッサのTeslaラインを発表してから長い間、Cray社と協議を交わ し、二社が始めて締結した契約となった、とアンドリュー氏は述べました。
2008年9月16日

NCSA、新しい超並列計算システムで、62テラの計算能力を追加
イリノイ大学ナショナル センター フォー スーパーコンピューティング アプリケーション(NCSA)
イリノイ大学アーバ ナ・シャンペーン校のNCSAでは、新しい計算資源でのインストールが始まりました。リンカーンは、62.3テラ の最高のパフォーマンスを実現し、化学計算用の異種プロセッサ使用において、さらなるレベルへ到達するよう設計されています。
2008年9月8日

Agilent、NVIDIAとシミュレーション協力
Desktop Engineering Online
Agilent Technologies社は、NVIDIA社と協業し、NVIDIA社のCUDAを基盤としたGPUを用いてシグナルインテグリティ・シミュレー ションの迅速化を図っていくと発表しました。この提携は、シグナルインテグリティ・デザイナーがこれまでよりもさらに迅速にシミュレーションを実施できるADS Transient Convolution Simulatorに対応するGPUの市販化にも期待されています。
2008年9月2日

GPGPUへと進化するGeForce
ITmedia
開発者はCUDAを用いて記述したプログラムをGPUで走らせることで、特に浮動小数点演算で驚くべき性能を発揮する
2008年8月29日

CUDA、PhysXがプログラマブル・グラフィックスを開拓
マイコミジャーナル
PhysXによる物理アクセサレーションの恩恵がCUDAを通じて広くGeForceユーザーに提供されることで、ゲームコンピューティングは新たな開拓地に足を踏み入れる
2008年8月28日

CUDAで攻勢をかけるNVIDIA
ITmedia
・GPUの役割がここに来て大きく変化しようとしている
・スタンフォード大学が主催する「Folding@Home」において、CUDAとGeForceの組み合わせが多大な成果を挙げている
・車体デザインのためのソフトウェアをGPU+CUDAで強化し、光の反射などにおいてより精密で質感のある描写を実現
2008年8月28日

「CUDA 2.0」リリース
マイコミジャーナル
2008年8月27日

CUDA 質量のためのスーパーコンピューティング:パート7
ドブ博士のポータル
CUDAとCUDA使用可能デバイスは、それぞれの新世代でより高いパフォーマンスと性能を実現するために、共進化しています。NVIDIAによる最近のGeForce 200シリーズおよびTesla 10シリーズ製品の導入は、以前の製品と同じ価格でおよそ2倍のハードウェア性能が手に入り、さらに200シリーズはいくつかの貴重な(そして間違いなく必要不可欠な)新しい機能を持っていることから、この進化の高いスピードを示しています。
2008年8月20日

グラフィックの他にも活用されているNVIDIA GeForce GPU
HPCwire
新しい市場向けアプリケーションパックが、NVIDIA GeForce GPU上でグラフィックを超えてパフォーマンスを向上させるため、NVIDIA CUDAテクノロジーを使用します。最新のゲームで敵をなぎ払うにしろ、病気の治療法を見つけるために社会的責任を担い、自分のPCを共用するにしろ、消費者は便宜的に高速なパフォーマンスを求めています。
2008年8月12日

Larrabee(ララビー)、CUDAと無料への挑戦
TG daily
オピニオン‐Intelは今週はじめ、近い将来に発表されるLarrabeeのアクセラレータまたはディスクリート・グラフィックス・アーキテクチャについて明らかにし、この新しい技術がすでに市場に出ている技術にいかに匹敵するかという考えを示しました。
2008年8月6日

テラフロップコンピューティングの未来は明るい
Scientific Computing(サイエンティフック・コンピューティング)
現在のGPGPUは、1枚のローカルカード上のメモリスペースに多数の計算処理コアを搭載しています。現在までの水準による商用のテラフロップ計算能力は素晴らしいものです!比較的近い将来、複数のベンダーから新製品やコアの多いチップが発表されるでしょう。もしもお使いのソフトウェアがこれらの新しいプラットフォーム利用に移行できるのであれば、未来は間違いなく明るいでしょう。祝テラフロップコンピューティング!
2008年8月

NVIDIAがユタ大学を「優秀なCUDAセンター」と認める
NVIDIA社
ビジュアルコンピューティング技術の世界的リーダーであるNVIDIA社とユタ大学は、両者間の意義深いパートナーシップの始まりを示すマイルストーンとして、ユタ大学が優秀なCUDAセンターであることを本日発表しました。
2008年7月31日

プロセッサの分岐点
Linuxマガジン
プロセッサ市場は、「普通」と「ありきたり」という2つの方向へ分かれているようだ。HPCの野心はどこにあるのか?
2008年7月29日

CUDA 質量のためのスーパーコンピューティング:パート6
ドブ博士のポータル
このシリーズの賢明な読者は、パート4とパート5で論じられたreverse array例の時間を計り、グローバルメモリでの例よりもシェアメモリの例がいかに高速であるかに頭をひねったでしょう。
2008年7月25日

GPUを用いた並列コンピューティング
InfoWorld
高度に並列的なコードを書くことは難しいですが、コンピュータにはさらに高速なクロックタイムよりも、もっと多くのコアおよび大きなキャッシュが備わるようになっているため、私たちの多くはこれからの数年でこの課題を学ぶ必要があるでしょう。共有メモリを備えた対称型マルチプロセッサ搭載のコンピュータのための良質な並列コードを書くことも随分と困難ですが、これが非対称型になるとちょっとした職人技が必要になります。
2008年7月25日

NVIDIA Teslaでデスクトップ・スパコンを実現?
アスキー
CUDAを活用した、GPUコンピューティングには、医療向け立体映像システムからH.264エンコードまで、様々なユーザーへの多大な恩恵が期待できる
2008年7月24日

NVIDIAが治療研究を加速
HPCwire
Folding@homeというコンピューティングプログラムを配布しているスタンフォード大学は、タンパク質の折り畳みをシミュレートするために何百万というプロセッサの計算能力を結合することによって、ガンや嚢胞性繊維症、パーキンソン病などといった生命にかかわる病気の治療研究において大きな力になってきました。
2008年7月24日

NVIDIAが Keeps It Interesting
HPCwire
NVIDIAは、GPUコンピューティングのためのC言語ベースのソフトウェア環境であるCUDAを推進し続けています。先月発表したイリノイ大学アーバナ・シャンペイン校での初めての「優秀なCUDAセンター」を受け、NVIDIAはこの学校に100万ドルを寄付すると述べました。
2008年7月24日

普及するGPUコンピューティング
マイコミジャーナル
世界中の大学、研究機関でCUDAが用いられ始めており、徐々に成果が出てきている GPUコンピューティングは我々の生活の中に気づかない内に浸透し始めている
2008年7月23日

「CPUのみでは実現不可能」だった医療向けGPGPUシステム
pc.watch
GPUの並列処理性能を活用するGPGPUが、CUDAの活用によって普及の兆しをみせている
CUDAを活用したGPUコンピューティングは、とりわけCPUのみでは実現不可能であった、医療分野でのオーバレイナビゲーションシステムでの活用事例は興味深い
2008年7月23日

油田へ
Advanced Imaging Pro(アドバンスド・イメージング・プロ)
「GPUが提供するパフォーマンスのおかげで、3Dビジュアライゼーションは地震データの理解に革命を起こしてきました。」とMercury Computer Systems(マーキュリー・コンピュータ・システムズ)のビジュアライゼーション科学部長であるJean Bernard Cazeaux(ジャン・ベルナルド・カゾー)は述べています。「GPUはより多くのビジュアライゼーションを可能にし、インタラクティブなアプリケーションのための驚異的な計算能力を提供するのです。当社は、NVIDIAのCUDA言語を用いてOpen Inventorの相互運用性を促進してきましたが、それはアプリケーション開発者にユニークで統合されたソリューションを提供するためでした。」
2008年7月8日

デスクトップ・スーパーコンピューティング
The Engineer(ザ・エンジニア)
あるフォーマットから別のフォーマットへのデジタル映像のトランスコーディングといった、順次的で連続的な処理という要素を持つアプリケーションが、CPUのみを利用した場合よりも約20倍ものパフォーマンスを提供するために、CPUとGPUが行う作業を分割します。
2008年7月1日

CUDA 質量のためのスーパーコンピューティング:パート5
ドブ博士のポータル
ローカルメモリとグローバルメモリのスペースは、キャッシュされません。これが意味するのは、グローバルメモリ(またはローカルメモリ)への各メモリアクセスが、明示的なメモリアクセスを生じるということを示しています。そうすると、異なる各メモリにアクセス(例えば読込みや書出し)するためにはどのくらいの負担がかかるのでしょうか?
2008年6月30日

GPGPUが生物科学に道を拓く
HPCWire(HPCワイヤ)
我々はバイオインフォマティクスのアプリケーションについても研究中ですが、現在のGPGPUとCUDAが真に偉大なのは、ポスドク(博士号を取得したばかりの研究者)や大学が、驚嘆すべきスピードでコードを移植し、それらのコードをパブリックドメインに戻している点です。これが意味するのは、大規模な投資なしに標準コードを強化するために、このコミュニティの努力が利用されうるということです。全ての人がGPUを持っていますし、CUDAはダウンロードボタンを押すだけで入手できるのです。
08年6月25日

GT200コアでHPCの世界を狙う「Tesla」
pc.watch
シミュレーション分野のソフトウェア開発者は、CUDAに可能性を見いだしつつある
アプリケーション性能が、CPUではなくGPUで決まるようになることで、GPUコンピューティングが主役として躍り出ることができる
08年6月19日

感じますか?
Linux Magazine(Linuxマガジン)
この全ては大規模なクラスタ・ディスラプションに非常に似ているように思えます。上記にリストされた実現可能要素を見てみましょう。クラスタと同様に、ゲームに投入するコストが最低限で済みます。そこらのワークステーションには、7000万を超えるCUDA可能なGPUが備わっています。もしあなたがそんなワークステーションを持っていなくても、基本的なGeForceビデオカードの費用は$100以下です。ソフトウェアについては、自由に入手することができます。NVIDIAはとても賢明なことに、CUDAコンパイラを無料で(さらに登録の手間もなしに)入手可能にしました。基本的には同じクラスタ手法なのですが、始めるのが低費用(または無料)で、見返りと節約できる時間が大きいのです。
08年6月18日

Going to the Well
進化した雑誌のイメージ
一人では、一社では、あるいは一つの技術では余りに大きすぎる仕事がある。原油やガスの探査を例に挙げると、地震調査は10兆バイトのデータ量に匹敵するのである。
08年5月15日

CUDAとアクセラ レーション
scalability.org
「Cudaクラスを使おう。自分のノート型PCにCudaをインストールした。そして、私のノート型PCには1.1 が。これはCudaクラスのGPUだ(これを買ったときの、確認ポイントの一つだった)。ベータ版には、2.0が入っているが、私はこっちを使うだろ う。」
08年5月13日

CUDA, 大衆向けスーパーコンピュータ:第3部
ドクタードッブのポータル
おめでとうございます。このCUDA(統一コンピュータデバイスアーキテクチャの略)のシリーズ第1部、第2部のおかげで、CUDAに対応するデバイスによる何百というスレッドを同時に使用するプログラムを作成し実行することを可能にしたCUDA対応プログラマーになったのです。
08年5月15日

並列コンピューティングへのチャレンジ、NVIDIA CUDAの攻防
EE Times
より多くの大学が、超並列コンピューティングのプログラミングコースを提供するべきだ。そして、さらに多くのグラフィックスプロセッサプロバイダは、それ ぞれが提供するデバイスにおいて、CUDAプログラミング言語の使用を検討すべきだ。
08年4月30日

NVIDIAのデビッド・カークがCUDA、CPU、GPU を語る
bit-tech.net
NVIDIAのチーフサイエンティストであるデビッド・カー ク(David Kirk)は、この上 なく忙しい人である。彼は、この4週間で、中国、日本、ヨーロッパにある一流大学を訪れ、NVIDIAのテクノロジが、グラフィックスだけでなくコン ピュータにも与える影響について講義してきた。
08年4月30日

CUDA, 大衆向けスーパーコンピュータ:第2部
ドクタードッブのポータル
このシリーズのテーマ“第1部”で、簡単で最高のCUDA(統一コンピュータデバイスアーキテクチャの略)プログラムーmoveArrays.cu- が、CUDA ツールによるプログラム構築、実行を広めます。
08年4月29日

CUDAを用いた拡 張性のある並列プログラミング
ACM Queue magazine
「マルチコアCPUとメニーコアGPUの到来は、メインストリームプロセッサチップが今や並列システムであることを意味している。そし て、これらの並列処理は、ムーアの法則に対応し続ける。」
08年4月28日

デスクトップにスーパーコンピュータのパワーを
SKY NEWS
現代のデスクトップが、スーパーコンピュータの演算能力に追いつくまで、あと一歩だと、ある世界トップコンピュータサイエンティストはSky News Onlineに伝えた。
08年4月28日

CUDA、大衆向け スーパーコンピュータ:Part 1
Dr.Dobb’s Portal
「C言語のようなハイレベル言語でプログラミングを している時に、スタンダードマルチコアプロセッサを超える桁違いのパフォーマンスを手に入れたいですか?その能力を多くの機器で使ってみてはどうですか?」
08年4月15日

Nvidia GPUの 物理エンジン、まもなく作動
TG Daily
「Nvidiaは、CUDA向けAgeiaの物理アプリケーションインターフェイスがほぼ 完成していると、アナリストに伝えた。その技術の処理能力を実証するため、Nvidiaは、IntelのNehalemで紹介されたのと同様の粒子デモを、10倍以上の速さで実行した。」
08年4月14日

NVIDIA Tesla、ゲームへの技術をスーパーコンピュータの開発 に取り入れる
デスクトップ・エンジニアリング
「無数にある人間の細胞のひとつが、制御がきか ずに分裂し始め、癌へ遷移していきます。この現象が、どのように起こり、どのように食い止められるかを解明するため、ある科学者達は、新しい計算技法と高性能のコンピュータを使用し、基本的な細胞行動のシミュレーションをしています。」
08年4月1日

NVIDIAプロセッサには新しいニッチがある
Wall Street Journal(ウォールストリート・ジャーナル)
CUDAは飛躍的な発明でした。なぜなら、CUDAによって「グラフィックの専門家をもはや必要としないので、人々がアプリケーションを開発することが非常に容易になってきているからです。」と、石油ガス業界向けの地震データを解析するソフトウェアを製作するヒューストンの企業であるHeadwave Inc.(ヘッドウェーブ)のシステムインテグレーション部長、Steve Briggs(スティーブ・ブリッグス)は述べています。
08年3月26日

GPUはグラフィックス以外のことも得意
マイコミジャーナル
・GPUができることはグラフィックスだけではない。グラフィックス以外のことも得意
・CUDAを用いることにより、GPUの本家本元であるグラフィックス領域にも革新的な変化が生じる可能性が高い。
08年3月7日

CUDAで「ゲームの物理」が変わるか
インサイド
GPUを手近なベクトルプロセッサとして使用しやすくするCUDAには、いろいろな可能性を秘めている
CUDAをC++さらにC++/CLIでラッピングすることでXNAのゲームフレームワークにとりこむことも可能
08年3月7日

CUDAカンファレンス2008開催
4gamer.net
CUDAを使ったGPUへの演算処理の移行は、CPUコアが2コア,4コアと増える程度の次元では考えられない100倍単位の革新である
将来的に、ゲームの処理でCUDAが使われていく可能性も無視できない
08年3月6日

NVIDIAがMacの新しいプログラミングツールを提供開始
Macworld(マックワールド)
「NVIDIAは、MacのOS Xバージョン向けのCUDAプログラミングツールをリリースした。 NVIDIAのCUDAツールは、並行処理機能として、デベロッパが最新のNVIDIAグラフィックスでGPUを利用する際に役立つ機能性高い製品である。」
08年2月27日

グラフィックスプロセッサ:拡張性に優れたコンピュータの未来の先駆けとなる
Supercomputing Online(スーパーコンピューティング オンライン)
「イリノイ大学の教授であるWen-mei Hwu は、実現可能なメリットと、スーパーコンピュータ業界の試みについて語った。利用しやすいグラフィックスプロセッサの環境が向上し、これからのスーパーコンピュータ展望が期待され、開発者に多くのメリットを提供するだろう。」
08年2月27日

NVIDIA最高の知識人、未来のグラフィックスコンピュータについて語る
CRN
「2012年までに、世界トップ5のスーパーコンピュータは、並列コンピュータアプリケーション(標準CPUでは不可能な、並列計算機能を搭載したコンピュータ)を使用しているグラフィックスプロセッサを用いることになるだろう。と、NVIDIAのチーフサイエンティストであるDavid Kirkは予測している。」
08年2月22日

CUDAがGPUの負担を取り除く
IT PRO(ITプロ)
「バラクーダは、大多数の群れで狩を行う、細いシルバーダーツのような、肉食性の獰猛な魚である。NVIDIAがGPUをベースとしたスーパーコンピュータにその名前をつけたとしても決して驚きに値することはないだろう。」
08年2月9日

NVIDIAの研究者、ペタスケールコンピュータのGPUを共同で製作する
HPCwire(HPCワイヤー)
「CUDA並列プログラミングツールとNVIDIA Tesla GPUコンピュータ製品で、世界の科学計算界で根本的革命の先駆けとなり、コストパフォーマンスではかつてない水準で提供している。」
08年2月1日

GPGPUs: 素晴らしいアイディア?それとも破滅的技術?
Scientific computing(サイエンティフィックコンピューティング)
「私が最近の経験したことから言えば、CUDAソフトウェアの開発環境は単純明快ということである。並列ソフトウェアを書いたことのある他のコンピュータ科学者もまたCUDAを使うことに対して問題となるものはないように思える。注目すべき素晴らしい事とは、CUDAを使うことによって、これまで使用してきたBEプロセッサで一年かけて行ってきた仕事がほんの一日でそれ以上の仕事ができたということなのだ。」
08年1月31日

CUDAが行う並列処理
Microprocessor Report(マイクロプロセッサレポート)
「マルチコアプロセッサでの並行処理は、業界におけるソフトウェアでもっとも大きな試みである。しかし、実際に問題となるものは、そこに非常に多くのソルーションがあるということだ。そして、コンパイラフラグを設定するよりも多くの取り組みが必要となる。」
08年1月28日

CUDAが持つ技術とTeslaコンピュータソリューションに関して
Extreme Tech(エクストリームテクノロジー)
「エクストリームテクは下半期に紹介したCUDAの持つ技術とTeslaソリューションに関してNVIDIAにインタビューした。」
08年1月28日

NVIDIAのCUDA Zoneがオンラインリソース、コミュニティを提供
InsideHPC(インサイドHPC)
「CUDA Zoneは、専門家や学者そしてCUDAおよびTeslaをもっと知りたいと望む人なら誰にとっても、世界的な会合場所となるだろう。このサイトには、プログラミング技術についてのホワイトペーパーや、顧客事例、そしてプロジェクトを送付してメソッドの討議をし、CUDAツールやコードサンプルをダウンロードできるフォーラムや、ニュース、イベントその他の情報がつまっている。」
08年1月4日

第32回 今年の製品大賞:ソフトウェアが大規模並列計算を可能に
Electronics Products(エレクトロニクス・プロダクツ)
「消費者向け、ビジネス向け、技術的アプリケーションにおける複雑な計算問題は、標準的なPCでは永遠と言えるほど時間がかかる。しかし、CUDAと呼ばれるソフトウェアツールが、大量のデータを並列処理することによって飛躍的な性能向上を可能にする。この技術は新しいプログラミングインターフェースを標準C言語と組み合わせて使用し、集中的な計算が必要なアプリケーションに、グラフィック処理装置が持つ膨大な処理能力へのアクセスを与える。」
08年1月2日