ハードウエアの選択肢が急増、CPU万能時代は終焉
計算処理には「CPU」だけでなく「GPU」や「FPGA」、メインメモリーには「DRAM」や「3D XPoint」、ストレージには「ハードディスク」「NANDフラッシュ」「3D XPoint」――。現在、コンピュータの構成要素の選択肢が急増し始めている。 10年前であれば、業務アプリケーションを稼働するサーバーコンピュータでは計算処理にはCPUを、メインメモリーにはDRAMを、ストレージにはハードディスクを使うのが当たり前だった。むしろ他の選択肢が無かった。 しかし最近は様相が異なる。CPU、DRAM、ハードディスクという従来の定番ハードウエアの性能向上が頭打ちになり、定番以外のハードウエアを選ばなければアプリケーションの処理性能を向上するのが難しくなった。まず始まったのはストレージにおけるNANDフラッシュの採用だが、いよいよ計算処理やメインメモリーについても、定番以外の採用が不可欠になり
コンピュータアーキテクチャの話(324) GPUのエラー発生頻度はどの程度のものであるか?
GPUはどの程度エラーするのか? 2014年6月に開催された「Fault Tolerance for HPC at eXtreme Scale 2014(FTXS 2014)」という学会で、Unversidade Federal Do Rio Grande Do Sul(UFRGS)のPaolo Rech氏が、NVIDIAのK20 GPUを使い、「lavaMD」、「Hotspot」と「行列の転置」という3つのアプリケーションを実行してエラーの発生頻度を測定したという論文を発表している。なお、この測定はロスアラモス国立研究所の加速器で作られた中性子ビームを使った加速実験によるものである。 行列の転置の場合のデータ化けは約10fit、Hotspotでは2000fit、laveMDでは10000fitという結果である。これは、エラー率は、どの程度、チップ上のSRAMを使っているかなどの使い方の違
深層学習から自動運転まで、GPU関連の開発者会議が開幕へ
米NVIDIA社主催のGPU技術関連の開発者会議「GPU Technology Conference（GTC） 2015」が2015年3月17～20日まで米国サンノゼで開催される。同会議では、同社の新製品などが発表されるほか、同社のGPUのユーザー企業が各種講演を行う。担当者によれば、昨年（2014年）のGTCにはおよそ3500名が参加。今年（2015年）は4000人ほどの参加者を見込む。 国や地域別では、米国からの参加者が最も多い。今回は特に中国からの参加者が増えており、日本からの参加者数を上回る可能性があるという。 GTC 2015ではGPU技術だけでなく、GPUを利用した人工知能や自動運転など、応用例を含めた500以上のセッションが予定されている。例えばディープラーニング（深層学習）をテーマに、米Google社や中国Baidu社が講演する。また、自動車メーカーでは、例えばドイツAud
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次期フラッグシップシステムに係るシステム検討ワーキンググループ最終取りまとめ：文部科学省