科学技術計算やシミュレーションが容易に行えるようになる。技術者の時短が叫ばれている中、製品の開発、製造の期間短縮などで、設計段階などの多く使われるだろう。
また、PCの作りも大きく変わる可能性がある。理由としては、CPUがプログラムの実行、画像、映像、音声の処理はGPU、という役割分担でチップの点数がさらに小さくなる可能性である。
General Purpose GPU - 天気晴れ - ITと趣味のブログ
GPUがPCを変える - 天気晴れ - ITと趣味のブログ
去年の11月から追いかけているGPUコンピューティング。さらにアップデートがあったようだ。
【レポート】GTC - iPhoneで実現した"シンプルなモバイルAR"、拡張現実の今後は? (1) "セカイカメラ"で一躍注目、AR(拡張現実)の現状と課題 | パソコン | マイコミジャーナル
AR(拡張現実)の実現には大量の演算がかかせない。
GPUコンピューティングはその演算に欠かせないものになるだろう。
【レポート】GTC - 専用ハード要らず! GPUをデジタルオーディオ編集に活用 | パソコン | マイコミジャーナル
音に関するデジタル処理は、DSPというチップがになっていたのだが、GPUで同様のことができるため、今後はGPUに任される可能性が出てきた。
PCの中には、CPU + GPUがハードウェアとしては残され、残りはファームウェア、ソフトウェアで処理されると言うアーキテクチャも実現できるのではなかろうか。
【コラム】OS X ハッキング! (335) ついに姿を現した「OpenCL」、その実力 | パソコン | マイコミジャーナル
まず、MacOS Xで、OpenCLとして採用されているというところに注目である。
【コラム】The Silverlight Times (15) GPUアクセラレーションは性能の決定的な差となるか | ネット | マイコミジャーナル
インテルAtomは省電力を徹底したために演算能力を極端に削っている。その部分を補うのがGPUである。
ネットブックを買う時には、低消費電力CPUであることとともに、たまに映像などを見ると言うことも考えると、GPUの有無もチェックするべきである。
c.f.
【レビュー】Atom＋GeForceの実力、NVIDIAの「ION」プラットフォームを試す (1) 小ささと性能を兼ね備えたION | パソコン | マイコミジャーナル
NVIDIA、次世代CUDA GPUアーキテクチャ「Fermi」発表 | パソコン | マイコミジャーナル
GPUコンピューティングを支えるハードウェアおよびそのアーキテクチャを、NVIDIA社が開発した。それが、"Fermi"である。
512基のCUDAコアを入れ、現在の最新のGPUの8倍の性能を実現するという。
また、複数の(OS)カーネルを同時に動作させるなど、その性能を色々なアプリで利活用するための仕組み（アーキテクチャ）も導入する。もちろん、使いこなすための開発環境もだ。
【レポート】科学技術計算向け演算能力が引き上げられたGPUアーキテクチャ「Fermi」 (1) 科学技術計算用途への本気度を示したNVIDIA | エンタープライズ | マイコミジャーナル
科学技術計算への応用についても当然考えている。
ここで大切なのは、計算結果が正しいこと。
当たり前だと思われがちであるが、人間への見た目だけを考えれば、GPUは、計算の正確性は実は問われていなかったのである。
ハードウェアも演算速度が速くなっているせいで、電気的なノイズの影響を受けやすく、計算結果が異なると言うことも起こりがちである。
そこでECCというエラー訂正機能を導入したというのが、科学技術計算に使うためのハードウェア的な対策となっている。
c.f.
【レポート】GTC - NVIDIAがGPU特化の開発者会議を開催～基調講演で新世代GPUのFERMIを発表 (1) 将来、1GPUでペタFLOPS到達を予告 | パソコン | マイコミジャーナル
ACUBE、AMDのGPUを搭載したGPUコンピューティングソリューションを発表 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
NVIDIAだけがGPUではない。AMDのソリューションはこちらである。
GPUコンピューティングが広がることで、手軽に科学技術計算、シミュレーションが行えるようになる。
36協定の徹底により、時間外が適正時間内で運用されるようになって、技術者の使える時間はかなり削られている。
こういう場合には、シミュレーションによるトータル時間の削減ということも考えていくべきであろう。
関連商品、書籍はこちらから。
GPGPU・TESLA・CUDA｜FRACTICA for GPU Computing
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PCの中には、CPU + GPUがハードウェアとしては残され、残りはファームウェア、ソフトウェアで処理されると言うアーキテクチャも実現できるのではなかろうか。
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また、複数の(OS)カーネルを同時に動作させるなど、その性能を色々なアプリで利活用するための仕組み（アーキテクチャ）も導入する。もちろん、使いこなすための開発環境もだ。
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科学技術計算への応用についても当然考えている。
ここで大切なのは、計算結果が正しいこと。
当たり前だと思われがちであるが、人間への見た目だけを考えれば、GPUは、計算の正確性は実は問われていなかったのである。
ハードウェアも演算速度が速くなっているせいで、電気的なノイズの影響を受けやすく、計算結果が異なると言うことも起こりがちである。
そこでECCというエラー訂正機能を導入したというのが、科学技術計算に使うためのハードウェア的な対策となっている。
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