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【連載】COOL Chips XIX - 開発競争が激化するイメージングデバイス 第3回 フォトンの情報の活用で変わる次世代イメージセンサ

次世代のイメージセンサではフォトンの持つさまざまな情報の活用が検討されている。そうした情報を活用することで、従来のイメージ品質の向上に加え、さらなる付加価値の提供が可能になるためだ。はたして未来のイメージセンサでは、どのようなことが可能になるのか。

[13:00 5/25]

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【連載】GTC 2016 - 使い勝手を大きく改善するPascalのUnified Memory 第3回 デマンドページングにより、プログラミングの負担を低減

Atomicなメモリアクセスであるが、Pascal以前のGPUでは、1つのGPUの中では有効であるが、システムメモリや他のGPUのGPUメモリのアクセスのアトミック性は保証されていなかった。

[11:00 5/25]

【連載】COOL Chips XIX - 開発競争が激化するイメージングデバイス 第2回 どうやってイメージセンサは性能を向上してきたのか

イメージセンサの性能向上させるためにはさまざまな取り組みを進める必要がある。ダイナミックレンジの拡大やISOの向上、そして画像のノイズ低減などであるが、それらの技術はいかにして実現されてきたのだろうか。

[13:00 5/24]

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【連載】GTC 2016 - 使い勝手を大きく改善するPascalのUnified Memory 第2回 Pascalで実現したCPU-GPUのメモリ間の双方向のページ移動

最新世代であるPascalまでの世代ではUnified Memoryといっても、CPUとGPUのページサイズが異なるため、CPU側のページをGPUに移すことができなかった。この問題を解決するためにPascalではページサイズをCPUとGPUで統一、双方向のデマンドページングを実現した。

[11:00 5/24]

【連載】COOL Chips XIX - 開発競争が激化するイメージングデバイス 第1回 イメージセンサの原理

COOL Chips XIXにおいてソニーがイメージングデバイスの現状と将来の開発方向について基調講演を行った。今後、イメージングデバイスの適用範囲は拡大していくことが見込まれ、その高い成長性から開発競争が激化している。

[13:00 5/23]

【連載】GTC 2016 - 使い勝手を大きく改善するPascalのUnified Memory 第1回 CPUとGPUの連携を簡素化するUnified Memory

GPUが描画だけに使われ、CPUがシステムメモリに格納した描画データをGPUが読み出す、といった役割だけの時代であればCPUとGPUが独立したメモリ構造で問題がなかった。しかし、シミュレーションなどを行う場合、システムメモリとGPUメモリの間のデータを共有してやる必要がある。そのために考えられたのが「Unified Memory」だ。

[11:24 5/23]

【レポート】人工知能エンジンの性能を1000倍向上させる - PEZYが新会社を設立し、技術開発を開始

2016年5月18日に開催された「第1回全脳アーキテクチャシンポジウム」においてPEZY Computingの齊藤社長が、「Deep Insights(ディープインサイツ)」という会社を新たに設立し、現状の1000倍の性能を持つ人工知能エンジンの開発に乗り出すことを明らかにした。

[11:49 5/20]

【レポート】富士通フォーラム2016 - 富士通とExaScaler、液浸ビジネスサーバを展示

富士通が東京国際フォーラムにおいて開催した「富士通フォーラム2016」において、富士通とExaScalerは共同展示という形で複数種の液浸を採用したビジネスサーバ群を披露した。

[10:01 5/20]

【コラム】コンピュータアーキテクチャの話 第354回 GPUのデバイスメモリのアドレスの考え方

GPUは非常に高性能の演算器群を持っているので、それらに供給するデータの読み込みや処理結果の書き込みには大量のメモリアクセスが必要になる。

[10:00 5/20]

【連載】COOL Chips XIX - コンピューティングの新たなフロンティア 第5回 ムーアの法則が終わる時、Intelはどこに向かうのか

Intelは来るIoT時代に向け、Coreプロセッサではなく、QuarkやAtomベースのモジュールを製品化、市場開拓に注力している。さらに、そうやって生み出される大量のデータをさまざまな計算モデルを活用して処理していくことも考えており、広義の意味でのコンピューティングでの広がりを見つめ、研究を進めている。

[07:00 5/20]

imec、シリコン半導体技術を適用した量子コンピュータの研究開発に着手

imecは5月17日(欧州時間)、オランダ国アムステルダムでのQuantum Europe Conference(欧州量子会議)開幕にあわせて、量子コンピュ―ティングに焦点を当てた研究開発を開始すると発表した。

[09:00 5/19]

【連載】COOL Chips XIX - コンピューティングの新たなフロンティア 第4回 MCDRAMと3D XPoint技術で変わるビッグデータ処理

プロセサは消費電力の制約からクロック周波数を引き上げる方向からマルチコア化に舵が切られて久しく、現在は最大22コアというチップも出てきた。しかし、並列処理性能のさらなる向上に向け、IntelではXeon Phiというマルチコアプロセサの開発が進められている。

[07:00 5/19]

【連載】COOL Chips XIX - コンピューティングの新たなフロンティア 第3回 Intelが考えるFPGAの活用方法

Intelは2015年の12月にFPGAメーカーのAlteraを買収した。現在のFPGAは、論理ゲートだけでなく、各種の高速I/O、SRAMブロック、DSPなどのブロックも備えられており、かなり複雑で高機能のLSIを作れるようになってきている。

[07:00 5/18]

【連載】COOL Chips XIX - コンピューティングの新たなフロンティア 第2回 SkylakeのGPUの構造

SkylakeのGPUのExecution Unit(EU)は7つのハードウェアスレッドを切り替えながら同時並行的に実行することができる。そして、スレッドアービタは7つのスレッドの命令の中から、2つのSIMD FPUで演算を行う命令、分岐命令、メモリのRead/WriteやI/Oなどを実行させるコマンドを送り出すSend Unitへの命令を選択して、それぞれのユニットに発行する。

[07:00 5/17]

【連載】COOL Chips XIX - コンピューティングの新たなフロンティア 第1回 SkylakeのGPUが示したIntelの新たな方向性

COOL Chips XIXにおいて、IntelのPrincipal EngineerのMichael McCool氏が「New Frontiers in Computing」と題して基調講演を行った。なお、McCool氏から念を押されたが、Skylakeの説明などはIntelの発表資料であるが、将来のコンピューティングに関してはIntelの公式見解ではなく、McCool氏の個人的な見解であるとのことである。

[13:00 5/16]

【コラム】COOL Chips XIX - データフロー計算で高性能を実現するMaxeler 第2回 DFEの専用チップ化でFPGAの10倍の性能向上を計画

Maxelerは大学などとタイアップをすることで、さまざまな対応プログラムの開発や移植を進めており、現在、その数は60種類以上に達しているという。

[11:00 5/13]

【コラム】COOL Chips XIX - データフロー計算で高性能を実現するMaxeler 第1回 産業用途で活用可能な高い計算能力を備えるデータフローコンピューティング

COOL Chips XIXにおいて、Maxeler Technologiesの創立者でCEOのOskar Mencer氏が、同社のデータフローコンピューティングについて基調講演を行った。同社は加算や除算などの演算器をチップ上に作りこみ、1ステップの工程を処理する単位時間ごとに1つの入力データの処理を行うことで、スループットが低下しない処理を実現している。

[11:00 5/12]

【連載】COOL Chips XIX - 究極の低電力を目指すPULPプロセサ 第3回 PULPプロセサを補完する研究開発も進展

PULPは大きな広がりをもったプロジェクトで、PULPプロセサを補完する各種のチップが開発されている。その1つが、ニューラルネットワークの処理のアクセラレータの「Origami」である。

[09:00 5/11]

【レポート】GTC 2016 - ディープラーニングで救急医療を助ける「DR.TED」

NVIDIAが開催した「GTC 2016」の発表の中でも異色で興味深かったのは、ロサンゼルス子供病院の「DR. TED」という小児集中治療センターの救急医療を効率化するシステムについての発表である。

[07:00 5/11]

【連載】COOL Chips XIX - 究極の低電力を目指すPULPプロセサ 第2回 低消費電力化のためにUTBB FD-SOI技術を活用

電源電圧を下げた場合に問題となるのは、トランジスタの製造バラつきである。そこでPULPが取り入れたのがUTBB FD-SOIという半導体製造技術である。

[10:00 5/10]

【連載】COOL Chips XIX - 究極の低電力を目指すPULPプロセサ 第1回 欧州が推進するIoT時代の超低電力化プロセサの研究

2016年のCOOL ChipsではETH Zurich兼ボローニャ大のLuca Benini教授が来日し、IoT時代に必要とされる超低消費電力化の研究プロジェクト「PULP」について、「Sub-pJ-Scalable Computing」と題する基調講演と最新の研究成果を披露した。

[13:47 5/9]

【レポート】なぜディープラーニングにはGPUが必要なのか - NVIDIA Deep Learning Day 2016 Spring

NVIDIAは4月27日、都内でディープラーニングの最新動向などを紹介するイベント「NVIDIA Deep Learning Day 2016 Spring」を開催し、4月4~7日(米国時間)にかけて開催された「GTC 2016」の内容などを含め、日々進化を続けるディープラーニングの概要や、なぜディープラーニングにGPUが必要とされているのか、などについて紹介を行った。

[11:00 5/6]

【コラム】コンピュータアーキテクチャの話 第353回 GPUにおける1次キャッシュのコヒーレンシ

GPUはSMごとに1次キャッシュメモリを持っている。従って、1つのSM内で走るすべてのスレッドは同じ状態を見ることになり、矛盾は生じない。しかし、これをマルチコアのCPUの1次キャッシュと同じように、すべてのSMの1次キャッシュをコヒーレントに保とうとすると、他のすべてのスレッドからのスヌープを受け付ける必要がある。

[09:00 5/6]

マクニカ、FPGA向けOpenCL開発環境をネットワーク経由で無償提供

マクニカは4月27日、同社技術ブランド Mpression(エムプレッション)のサービスとして、FPGA向けOpenCL開発環境をネットワーク経由で無償提供するサービス「Mpression OpenCL ラボ」を開始すると発表した。

[13:38 4/28]

【レポート】GTC 2016 - 視覚障害者を助けるHorus Technology

GTC 2016のスタートアップの会社の展示で、興味を惹かれた会社としてHorus Technologyという会社がある。同社はまだ開発中ながら、高度な画像認識機能を備えたウェアラブルデバイスの開発を行っている。

[13:06 4/25]

【レポート】GTC 2016 - 基調講演にみるNVIDIAの戦略

GTC 2016は、例年のようにJen-Hsun Huang CEOの基調講演で幕を開けた。ここで、Jen-Hsunが何を喋るかは、NVIDIAのビジネス戦略を理解する上で重要である。同社は6分野に向けて事業を展開しており、その中でも自動運転を含むAIとVRはもっとも注力している分野となる。

[12:48 4/25]

【レポート】ExaFlops一番乗りを狙う - PEZYグループの野望

2015年6月のGreen500で1~3位を獲得したスパコンを開発したPEZY Computingを率いる齊藤社長は私企業でのエクサスケールのスパコン実現を目指している。本当にそんなことが可能なのか、同社のロードマップから読み解く。

[10:00 4/25]

【レポート】GTC 2016 - HDビデオでリアルタイムに顔を認識するHerta Security

Herta Securityは顔認識を行う会社である。当然、顔認識にはディープラーニングを使っており、顔の画像から性別、年齢、人種などを認識するが、処理をすべてローカルで行っているといったところが特徴となっている。

[10:00 4/22]

【コラム】コンピュータアーキテクチャの話 第352回 GPUで用いられるシェアードメモリの原理

DRAMで作られたメモリからデータを読み、処理を行ってメモリに書き戻すというのは時間が掛かり効率が悪い。このため、CPUでは小容量だが高速のメモリをキャッシュとして使うが、GPUでは伝統的にローカルな小容量のスクラッチパッドメモリ、いわゆる「シェアードメモリ」が用いられてきた。

[08:00 4/22]

ネットワールドがGDEPと提携 - ディープラーニング分野に本格進出

ネットワールドは、NVIDIAのGPU関連製品を各種提供しているGDEPソリューションズと提携し、ディープラーニング分野に向けてNVIDIAのGPUコンピュータに高性能のネットワーク、ストレージ、および開発キットなどの各種ソフトウェアをパッケージ化したコンバージド・システムの提供を開始すると発表した。

[19:14 4/21]

【レポート】GTC 2016 - なぜNVIDIAはディープラーニングに注力するのか

GTC 2016の主要テーマは「ディープラーニング」である。事業内容から言えばNVIDIAの収益の多くはゲーム用GPUなどとなるが、近い将来、売り上げに大きな比重を占めると見て、注力している分野である。

[11:00 4/21]

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