PFNが語る、GPUインフラ調達の考え方とは
2016年度中に5ペタFLOPS（1秒当たりの浮動小数点演算性能）のGPUインフラを使えるようにする――。AI（人工知能）分野で国内トップ級の技術力を持つスタートアップ企業、Preferred Networks（PFN）が社内で掲げる目標である。 ディープラーニング（多層ニューラルネットを使った機械学習）は、画像認識からロボティクス、自然言語処理まで適用が進み、大きな成果を挙げている。 そのディープラーニングの学習を担う要となるITインフラが、GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）搭載サーバーである。 特に米グーグルは、囲碁でプロ棋士を破った「AlphaGo」から、高い精度でテキストを翻訳する「Gogole Translate」まで、ニューラルネットの学習や推論に大量のGPUインフラを活用している。例えばAlphaGoの場合、2015年10月に欧州のプロ棋士と勝負した際は、12
hgpu.org
In this paper, we focus on three sparse matrix operations that are relevant for machine learning applications, namely, the sparse-dense matrix multiplication (SPMM), the sampled dense-dense matrix multiplication (SDDMM), and the composition of the SDDMM with SPMM, also termed as FusedMM. We develop optimized implementations for SPMM, SDDMM, and FusedMM operations utilizing Intel oneAPI’s Explicit
NVIDIA，「CUDA 5」を正式発表。第2世代Kepler「GK110」に向けた準備が整う
NVIDIA，「CUDA 5」を正式発表。第2世代Kepler「GK110」に向けた準備が整う ライター：米田 聡 NVIDIAの開発するGPUコンピューティング向け開発環境「CUDA」。その最新版「CUDA 5」は，2012年8月からリリース候補版がダウンロード可能になっていたが，いよいよ正式版がリリースされることになった。 それに合わせ，アジア太平洋地域の報道関係者を対象とした電話会議が開催され，CUDA 5の概要が語られたので，今回はその内容を簡単にまとめてみたい。 GK110コアの「Tesla K20」に向けた準備が整うCUDA 5 電話会議で説明を担当したのは，米NVIDIAでGPUコンピューティングソフトウェア部門でシニアプロダクトマネージャを務めるWill Ramey氏だ。同氏が示したCUDA 5のトピックは下に示したスライドのとおりで，これらは第2世代Keplerアーキテク
Debunking the 100X GPU vs. CPU Myth (訳:GPUなら100倍速いという神話を覆す) - 2012-12-02 - J
この記事は GPGPU Advent Calender の二日目の記事です。 二日目の内容がコレかよ！というみなさんのつっこみが本編です。以下の内容はオマケとなります。 http://pcl.intel-research.net/publications/isca319-lee.pdf 時は2010年…くーだ使えば100倍とか1000倍とか速くなるんでしょ？なんでCPUそんな遅いの？などと、世界中でボロクソに言われたIntelは、ついにブチ切れて、「お前らは全員間違ってる！俺がその間違いを正してやる！」という内容の論文をISCAに投稿するのだった… という事情だったのかどうかは知らないですが、内容としては、↓このグラフが全てを物語っていて、 「GPUだと100倍速いとか言うけど、あれはCPUのコードを最適化してないからで、CPUも最適化すれば、平均たったの2.5倍しか速くならない」、という
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