GPUコンピューティング
GPUが実現するHPCのダウンサイジング
GPUコンピューティングとは、従来は画像処理に利用されていたGPU(Graphics Processing Unit)を、画像処理以外の汎用的な処理に応用する試みです。GPUコンピューティングは、GPUがもつ高密度の並列演算性能により、大規模なシステムが必要で処理時間のかかる数値計算を、よりコンパクトなシステムで高速に演算処理するダウンサイジングを実現します。また、従来のCPUベースのシステムと同等の性能を実現できるため、これまでコストが見合わなかった新たな分野への応用と市場の裾野拡大が期待されています。
Asterism(R)またはSGI(R) Altix(R)シリーズなどと
NVIDIA(R)Tesla(TM)によるGPUコンピューティングシステム
シングルノードから、クラスタ構成まで拡張可能。幅広いユーザをサポートします。
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カードタイプ名 |
C1060 |
C2050 |
C2070 |
|---|---|---|---|
| GPU数 | 1 (240スカラープロセッサ) | 1 (448スカラープロセッサ) | 1 (448スカラープロセッサ) |
| 単精度演算性能 （ピーク時） |
933GFLOPS | 1.03TFLOPS | 1.03TFLOPS |
| 倍精度演算性能 （ピーク時） |
78GFLOPS | 515GFLOPS | 515GFLOPS |
| 総メモリ容量 | 4GB | 3GB | 6GB |
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サーバタイプ名 |
S1070-500 |
S1070-400 |
S2050 |
|---|---|---|---|
| GPU数 | 4 | 4 | 4 |
| 単精度演算性能 （ピーク時） |
4.147TFLOPS | 3.972TFLOPS | 4.13TFLOPS |
| 倍精度演算性能 （ピーク時） |
311GFLOPS | 345GFLOPS | 2TFLOPS |
| 総メモリ容量 | 16GB | 16GB | 12GB |
GPUコンピューティングの特長
GPUコンピューティングとは、順次処理、反復処理に優れたCPUと、並列処理に優れたGPUを組み合わせたヘトロジニアス（異種混在）コンピューティングです。GPUは単純なデータを一度に大量処理することに特化しているため、CPUで複雑な処理をおこない、GPUで処理を並列で実行します。
1CPU(4コア)に対して、NVIDIA Tesla C2050/2070に搭載されるFermiプロセッサは、1GPUあたり448コアと膨大な数のコアプロセッサを搭載しています。
処理スレッド数もCPUが12スレッドなのに対して、GPUは3万スレッド以上の超並列処理が可能です。
開発環境
GPUコンピューティングのアプリケーション開発には、NVIDIAが提供する開発環境であるCUDA.(TM)を使用します。
CUDAを使用することで、C言語にてGPUを扱うプログラミングを行うことができます。従来のようにコンピュータ・グラフィックス用のシェーディング言語によるプログラミングに比べて格段に効率良く開発をすることができます。
応用事例
GPUコンピューティングは、数値計算でのFFT、線形代数、モンテカルロ法、並列検索エンジン等を使用する、各種分野 (製造分野、科学技術分野、医療分野、通信・放送分野、金融分野など) で、高度な並列演算を実現します。
GPUコンピューティング コンサルティング
HPCシステムの豊富な導入実績を持つ日本SGIのコンサルティングでは、お客様の用途に適したGPUコンピューティング環境をネットワークやストレージを含めて構築いたします。
また、アプリケーションをGPUコンピューティングに最適化するためのチューニングをトレーニングやコンサルティングを通じて提供し、ハードウェアの性能を最大限に引き出します。
