Kepler GPUアーキテクチャとプログラム最適化(1) GK110チップと搭載されるStreaming Multiprocessorの基礎
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、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。なお、この連載は、GTC 2013でのPaulius Micikevicius氏の発表を中心とし、Julien Demou
「GeForce GTX 680」とKeplerアーキテクチャの「8つの疑問」に答える
日本時間2012年3月22日，NVIDIAは，DirectX 11.1世代の新型GPU，「GeForce GTX 680」（以下，GTX 680）を発表した（関連記事）。 GTX 680は，かねてから予告されてきた「Kepler」（ケプラー）コアを採用する製品だ。先代の「Fermi」（フェルミ）コアは，第1弾がGeForce GTX 400シリーズとして2010年初頭に発表され，その後，GeForce GTX 500シリーズへとリファインされているが，今回は約2年ぶりのアーキテクチャ刷新ということになる。 4GamerではすでにGTX 680のレビュー記事を掲載済みだが，新世代ということもあって，GPUアーキテクチャに興味のある読者のなかには，まだすっきりしない部分がある人も多いのではないだろうか。 今回は，そのなかでもとくに引っかかるのではないかと思われる8つの事柄について，3Dゲームグ
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