PC Watch: NVIDIA、G80ベースのHPC向けGPU「Tesla」～PCI Expressカードタイプから1Uラックまで

Teslaのソフトウェアプラットフォームは同社の汎用プログラミングモデル「CUDA (Compute Unified Device Architecture)」を利用。CUDAにはGPU用のCコンパイラが含まれており、Cプログラムに若干の修正を加えるだけで、CUDAコンパイラが処理をCPUとGPUに振り分けられる。

“同社GPU Computingジェネラルマネージャのアンディー・キーン氏は「これまでHPCの歴史では、SIMD、マルチCPU、パラレルCPU、クラスタ化というようにCPUを主体に処理能力を上げてきた。しかし、浮動小数性能はCPUよりGPUの方がずっと高く、パラレルデータ処理能力にも秀でている。そこで、GPUに対して一般的な言語によるアクセスを与えることで、GPUの役割を広げることができる」と、Teslaの開発経緯を語っている。”

“また、同社CEOのジェンスン・フアン氏はTeslaについて「科学者が待ち望んでいたパーソナルスーパーコンピュータ」と表現している。” (2007年6月21 日)

ITmedia: NVIDIA、HPC向け新GPUブランド「Tesla」発表

NVIDIAは「GeForce」「Quadro」に続く新しいGPUブランド「Tesla」を発表した。TeslaはHPC向けの「演算処理」プロセッサとしても活躍する。

NVIDIA Tesla GPUコンピューティング・プロセッサは、単一のPCやワークステーションに組み込める専用コンピューティングボードで、128個の並列プロセッサを搭載する。NVIDIA Tesla テスクサイド・スーパーコンピュータは2つのNVIDIA Tesla GPUを搭載したシステムで、Tesla GPUはPCI Expressでシステムと接続する。NVIDIA Tesla GPU コンピューティング・サーバーは最大8個のNVIDIA Tesla GPUを格納できる1Uサーバ筐体のシステム。

“これらのアプリケーション開発は、NVIDIA CUDAと呼ばれる統合開発環境によって行われ、プログラムのコードはC言語が採用されている。NVIDIAはTeslaとNVIDIA CUDAによって開発されたシミュレーション処理アプリケーションによって、「並行演算処理システムを低コストで導入」でき「一部のプログラムでは処理時間が100分の1に短縮される」と紹介している。”(2007年6月22 日)

Nikkei Online: 米NVIDIA社がグラフィックス・プロセサでHPC市場に本格参入

2006年11月に「CUDA」と呼ぶソフトウエア開発環境を発表し、グラフィックス・プロセサ上で動作するデータ並列のアプリケーション・ソフトウエアをC言語で開発できるようにしていた。今回のTesla製品群は，グラフィックス処理ボードが備えるディスプレイ・インタフェースなどを省略し，HPC分野のアプリケーションのアクセラレータとしての利用に特化したものである。

“Tesla向けの開発環境として，NVIDIA社はCUDAを提供する。CUDAは，グラフィックス・プロセサ向けのC言語コンパイラ，デバッガ，標準ライブラリなどで構成する。データに並列性がある処理のライブラリを利用しながらC言語でプログラムを記述すると，CUDAのコンパイラは，プログラマーが記述した逐次的な処理をマイクロプロセサ上で実行し，データに並列性がある処理をTeslaで実行するように両方のオブジェクト・コードを生成する。”(2007年6月22 日)

マイコミジャーナル: NVIDIAが新ブランド「Tesla」、GPUの演算能力をHPCに活用

“NVIDIAの社長兼CEOのJen-Hsun Huang氏によると、「演算処理にかかる時間がケースによっては数週間が数時間に短縮される。NVIDIA Teslaの劇的な効果は、HPC産業にとってCray 1で実現したベクター処理以来のインパクトになる」という。”

Teslaは業界標準のソリューションであり、CPUと連携させた柔軟なソリューションが可能。既存のHPC環境にもGPUのアップグレード、Deskside SupercomputerやGPU Computing Serverの追加でスムーズに対応できるという。

Tesla向けのプログラミングには、NVIDIAが提供するGPU向けの統合開発環境「CUDA (Compute Unified Device Architecture)」を利用する。CUDAには、GPU向けのCコンパイラ、デバッガ/ プロファイラ、専用ドライバ、標準ライブラリなどが含まれる。C言語をベースに大規模なパラレル処理のプログラムを記述することで、GPUを用いたソリューション作りが簡易化される。

“地球物理データ分析を専門とするHeadwaveのケースでは、GPUコンピューティングの導入によって堆積層の分析プロセスの大幅な短縮を実現したという。GPUのソリューションを導入してからは、短時間ですぐに結果を確認できるようになった。約100倍の効率化だという。”

“このほかにもNVIDIAによると、Accelewareの携帯電話のアンテナ・シミュレーションで約45倍、Evolved Machinesのニューロン・シミュレーションで約100倍、Biomedical Imaging CenterのMRI処理で245～415倍、クレムゾン大学の対流雲研究のシミュレーションで約50倍のアプリケーションの向上が見られたそうだ。”(2007年6月25 日)

PC Watch: GPUサーバーの時代を開くNVIDIAの「Tesla」

サーバーに、CPUの代わりにGPUを搭載する「GPUサーバー」の時代が訪れようとしている。GPUに、各種シミュレーション、データマイニング、財務分析、画像認識、メディカルデータ生成といった、非グラフィックス処理を行なわせるためだ。こうしたGPUの汎用的なコンピューティングへの応用は、「GP(General-Purpose)GPU」あるいは「GPUコンピューティング」と呼ばれている。

NVIDIAは、Teslaでは新たに「GPU Computing Business Units」と呼ぶ新部門を設立、GPUコンピューティングに特化した製品開発とサポートを行なう。従来とは完全に異なる顧客を想定しており、そのために、MIPSなどCPU畑を歩んできたAndy Keane(アンディ・キーン)氏(General Manager, GPU Computing Business Units)を、ジェネラルマネージャに据えた。

“Keane氏は次のように説明する。　「我々が、Teslaという異なるブランドと製品を用意したのは、従来とは異なる顧客のためだ。Quadro Plexは、ハイエンドのビジュアライゼーションアプリケーションのための製品だ。グラフィックスビジネスの頂点だが、非常に小さな市場だ。”

それに対して、Teslaが対象とするのは、より広いコンピューティング市場だ。Teslaの顧客は、データセンターや研究所といった、通常、グラフィックス製品を買わない層だ。彼らの要求仕様は、グラフィックスとは大きく異なっている。つまり、CPUサーバーやCPUワークステーションを使っている顧客に、GPUコンピューティングサーバーとワークステーションを開発して売るための態勢を整えた。それがTeslaの重要な意味だ。

“NVIDIAのDavid B. Kirk(デビッド・B・カーク)氏(Chief Scientist)は、2002年のインタビューで次のように語っている。　「近い将来、レンダリングファーム(映画CG制作などで使われるレンダリング用サーバー群)のサーバールームには、GPUが並ぶことになるだろう。多分、そのサーバーマシンは、(1台に)複数のGPUを搭載しているだろう。GPUサーバーファームになる」。”

用途も、レンダーファームだけでなく、科学技術コンピューティングにもGPUサーバーが使われると予測している。実際、大学の研究室や政府の研究機関などで、多くの人々がGPUサーバーに関心を示している。彼らは、物理シミュレーションやオイルやガスの探査といったタスクの研究をGPU上で行なおうと考えて”NVIDIAを率いるJen-Hsun Huang(ジェンセン・フアン)氏(Co-founder, President and CEO)は、GeForce 8800の技術発表イベントで、HPCやスーパーコンピュータ市場に対して次のように語っている。「コンピュータ業界を見渡すと、スーパーコンピュータの危機と言える状況がある。スーパーコンピュータは投資を回収して利益を上げることが難しいからだ。しかし、スーパーコンピュータの性能が必要な、複雑な(計算を必要とする)問題は数多く存在する。GPUには、そうした複雑な問題を、コモディティデバイスで解決するチャンスがあると思う。CUDAなら、そうした市場へも(GPUを)拡大できる。世界で最も複雑な問題に対して、(GPUを)演算リソースとして提供することができるだろう」いる」。”(2007年7月2 日)