NVIDIAの「GK110(Kepler)」GPUを使う「Tesla K20/K20x」と「GeForce Titan」は、現状では最強の科学技術計算能力を誇っており、K20xは2012年11月のTop500で1位を獲得したオークリッジ国立研究所のTitanスパコンにも採用されている。GPUは高い浮動小数点演算能力を持っているが、単に、浮動小数点演算器の数を増やして従来のCPUを相似形で拡大したものではなく、かなり異なった作り(アーキテクチャ)となっている。そのため、GPUの高い演算能力を引き出すためには、CPUのプログラムとは異なる注意が必要である。そこで本連載では、Kepler GPUを例にとり、そのアーキテクチャとCUDAプログラムの最適化のポイントを見ていきたいと思う。
NTTなど、導波路型光デバイスによる最高品質のスクイーズド光生成に成功
古河電工、フィリピンのデータセンター向け水冷モジュール製造工場を拡張
日立が見据える量子コンピュータ実用化への道筋 - 理研・imecとのMOU締結も発表
理研など、光量子コンピュータの“誤りに強い計算”を理論的に証明
ソフトバンクとAMD、AIインフラ向けに「Instinct」GPU活用を共同検証
京をはじめとする日本勢もTOP500に代表されるランキングの上位に多く入ることで注目を集めるほか、人工知能(AI)やディープラーニングでも活用が進むなど、さまざまな用途で活用されるようになったスーパーコンピュータに関わるホットな話題を詳細な説明付きで紹介します。