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<<   作成日時 : 2015/01/06 02:32   >>

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(これは嘘です,はい)

今更ながら,GPGPUについて調べてみた.

ちなみにGPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units:GPUによる多目的計算と訳した方がいいのかな)というのは,
近年のPC等のグラフィックボードに搭載されたグラフィックプロセッサ(GPU)の発展により,ディスプレイ画面に絵を描くだけでなく,CPUのように複雑なことができるようになってきたので,

「・・じゃあ,高価なCPUの代わりに,GPUに計算させればいいんじゃない?」

・・・という発想だ.
安価にス パーコンピュータを構築できるということで,ここ10年くらいで急激に発達してきたものだ.
普通の1台のPCには1個〜4個くらいだが,グラフィックボードにGPUには演算コアが数百個入っている.
1個1個のCPUでちまちま計算させるより,たくさんのGPUの演算コアで並列で計算させた方が良いというわけだ.

巨大産業の産物のスパコン「京」と異なり,高いコストパフォーマンスを得られるのが特徴.
東工大の「TSIBAME」シリーズや,長崎大の「DEGIMA」とか.中国の「天河一号」とか,数年前までは GPU系のスパコンが,ちらちら見えていた.
(最近の上位は,IBMのBlue Gene/QのPower系の高性能プロセッサの並列構成,もしくはIntel/AMDのPC系プロセッサの並列構成が多い感じ)

...では,どうやってプログラムを組むの?と思って調べてみると,
専門家から見れば異論はあるでしょうが,大体こんな感じになりそうだ.

■準備
1)まずCPUで,入力データを通常メモリに用意
2)入力データを-->GPUメモリに転送)
■計算
3)たくさんのGPUで一気に並列計算,演算結果はGPUメモリへ格納
  (その間随時,同期を取りつつ計算)
■結果取得
4)結果をGPUメモリ-->通常メモリに転送
5)終わり

2015年現在のところ,nvidia社のCUDAが様々な分野に応用が広がっており,
AMD社のAMD APPはそれ程広まっていない模様.
CUDAの次に,普及しているみたいなものは,GPU/異種CPUも含めて並列プログラミングの共通化を図ろうという目的のOpenCL(Open Computing Language)だが,共通化による影響のためか,計算速度のチューニングがしにくいという話.

また昨年話題になったBitcoin採掘にはAMDが良いらしいが,その理由がよくわからない.

メーカー別にグラフィックボードは用意する必要はあるが,
いずれもプログラミング環境が無料なので,面白そうな分野でもある.

ちなみにOpenCL開発環境は上記のKHRONOSグループのサイトではなく,各グラフィックボードのサイトからOpenCL環境を得る必要がある.
nvidia,AMD,Intelいずれも用意されている.
特にAMDは気合いが入っている模様だ.

nvidiaのCUDAは,日本語の情報も豊富なので,入りやすそうだ.
(CUDAはnvidiaのボード専用)

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