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。
米商務省、量子コンピュータ関連の企業9社に総額20億ドルの補助金 - IBMなどに分配
シリコンスタジオがフィジカルAI分野に参入、最高フィジカルAI責任者に元NVIDIAの林憲一氏が就任
IBMが語る量子コンピュータの最新動向 - 量子優位性達成と耐障害性量子コンピューティング提供に向けた取り組み
創薬・物流・金融の課題解決へ 東芝が組合せ最適化を約100倍速く解く手順開発
ソフトバンクや東大ら「xIPFコンソーシアム」設立、分散データ連携で基盤整備へ
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。