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NVIDIA OptiX – プログラム可能なレイトレーシングエンジン – 現在提供中
NVIDIA OptiXレイトレーシングエンジンは現在提供中です。また、新しいサンプルも提供しています! GPUレイトレーシングは、大変リアルで最速かつ利用しやすいものです。
2009年11月4日

NVIDIA RealityServerが、GPUを利用したクラウドコンピューティングを推進
NVIDIAは、GPUとクラウドコンピューティング向けNVIDIA RealityServerプラットフォームを発表しました。これは、ソフトウェアの組み合わせによるパワフルなプラットフォームで、インタラクティブでフォトリアリスティックな3Dアプリケーションを、ウェブに接続されたPC、ノートパソコン、ネットブック、スマートフォンへストリーミングすることができます。RealityServerソフトウェアは、物理的に正しくレイトレーシングが行える世界初のレンダラーとなるmental imagesのirayテクノロジを利用しています。Irayは、NVIDIA GPUの並列CUDAアーキテクチャを活用し、光と物質の相互作用を物理演算でシミュレーションし、フォトリアリスティックな画像を驚くほど正確に生成することができます。
2009年10月20日

NVIDIAの次世代CUDA アーキテクチャに関する「Fermi」白書をお読み下さい
NVIDIA の次世代CUDA アーキテクチャ、コードネーム「Fermi」は、GPUの役割、目的、そして性能までを再考する抜本的な結果をもたらします。
2009年10月13日

CUDA スーパーヒーローチャレンジ勝利者の発表
NVIDIAの最初のCUDAスーパーヒーローチャレンジは、TopCoderによって運営され、9月25日に実施しました。一位は、スイスのMicha Riserさん、二位は、僅差で中国のHou Qimingさんが受賞しました。三位以下のトップ5は、ロシアのSergey Ilinさん、南アフリカのJaco Cronjeさん、日本のNoriyuki Futatsugiさんがそれぞれ受賞しました。このチャレンジは、GPUを加速した接続コンポーネントラベリング(CCL)を使ったものに焦点を当てました。次のチャレンジは、2009年11月23日に始まります。
2009年10月13日

Oak Ridge National Laboratory、NVIDIAの「Fermi」アーキテクチャ搭載のスーパーコンピュータを計画
2009年9月30日 - カリフォルニア州サンタクララ- NVIDIA(本社:米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO: ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq:NVDA)は本日、Oak Ridge National Laboratory(ORNL)がNVIDIA®の次世代CUDA™ GPUアーキテクチャ(コードネーム:Fermi)を使用して新しいスーパーコンピュータを作る計画であると発表しました。
2009年9月30日

NVIDIA、次世代型CUDA GPUアーキテクチャ、コードネーム「Fermi」を発表
2009年9月30日 - カリフォルニア州サンタクララ - NVIDIA(本社:米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO: ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq:NVDA)は本日、次世代のCUDA GPUアーキテクチャ(コードネーム:Fermi)を発表しました。
2009年9月30日

mental images、レンダリングソリューションのirayを発表
2009年9月30日 - カリフォルニア州サンタクララおよびドイツ、ベルリン -NVIDIAの子会社、mental images®は、本日、GPUによって処理を高速化した初めてのレンダリングソリューション、iray®を発表しました。3Dグラフィクスアプリケーションの開発者向けで、商業的にサポートされたターンキーソリューションです。
2009年9月30日

NVIDIA、Microsoft Visual Studioを使用する開発者に向け、業界初のGPU/CPU統合環境を提供
2009年9月30日 - カリフォルニア州サンタクララ- NVIDIA(本社:米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO: ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq:NVDA)は本日、業界初の大規模並列コンピューティング開発環境、NVIDIA® Nexusを発表しました。この開発環境は、Windowsベースのソリューションやウェブアプリケーション、ウェブサービスの開発環境として世界的に高い人気を誇るMicrosoft Visual Studioと統合して使用します。
2009年9月30日

ソニー・ピクチャーズ・イメージワークス、NVIDIAテクノロジを活用してスパゲティソースのトルネードを生成
2009年9月29日 - カリフォルニア州サンタクララ - NVIDIA (本社:米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO: ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq:NVDA)は本日、ソニー・ピクチャーズ・イメージワークス (SPI)が先日公開した大ヒット映画、『くもりときどきミートボール』を制作した際、アニメーションと特殊効果にNVIDIA® Quadro®プロセッサが活用されたと発表しました。
2009年9月30日

PGIのCUDA対応Fortranプロファイラβ版リリースが入手可能に
PGI CUDA対応Fortranコンパイラの正式β版リリースは、現在入手可能です。Portland Groupと共同開発された、初のCUDA GPUに互換性のあるFortranコンパイラです。Fortranは、数値計算や化学系さに適した言語であり、気象モデル、数値流体力学といった幅広いアプリケーションにおいて利用されています。開発者は、Linux、Windows、Mac OS向けに www.pgroup.com/support/downloads.php よりCUDA対応Fortranコンパイラβ版のダウンロードが可能です。CUDA対応Fortranコンパイラには、CUDA Zone(www.nvidia.co.jp/cuda)より入手可能なCUDAソフトウェア開発キット(SDK)が必要です。
2009年9月29日

NVIDIA、業界初の正式OpenCLコンフォーマントGPUドライバおよびパフォーマンスプロファイラを発表
NVIDIAは、業界初の正式OpenCLコンフォーマントGPUドライバ、パワフルなパフォーマンスプロファイリングツール、そしてOpenCLベスト・プラクティス・ガイドを発表しました。OpenCLビジュアルプロファイラは、NVIDIA GPUによるNVIDIAのOpenCLドライバとハードウェアパフォーマンスシグナルにおいて、大規模なパフォーマンス計測を活用し、開発者にパフォーマンスのボトルネックや最適化の機会を提供します。OpenCLベスト・プラクティス・ガイドは、OpenCL開発者がハイパフォーマンスな並列アルゴリズムを実装するCUDAアーキテクチャのプログラミングをサポートし、GPUのベストプラクティスを理解できるよう設計されています。OpenCLドライバ、ビジュアルプロファイラ、ベスト・プラクティス・ガイドは、 http://developer.nvidia.com/object/get-opencl.htmlにて提供中です。
2009年9月28日

NVIDIA、GPUテクノロジ・カンファレンスのインターネット生中継を発表
NVIDIAの第1回GPUテクノロジ・カンファレンス(9月30日~10月2日開催)は完売しました。キーノートやゼネラルセッション講演は、インターネットで生中継されます。インターネット放送のリンク、イベントの掲載、カンファレンス詳細は、www.nvidia.com/gtc よりご覧頂けます。
2009年9月28日

CUDA Zoneの新たな歴史 – 560を越えるアプリケーションと研究論文
CUDA Zonenで現在掲載されている560を越える研究論文やアプリケーションは、サイエンス、プロフェッショナル、クリエイティブ、一般向けの幅広いアプリケーションを網羅しています。これらは、ほぼ全ての大国を代表する世界中の科学者やエンジニアによって開発/著作されたものです。彼らが記録する従来の方法を越えたスピードアップは、劇的なものであり、ほぼ全ての関係者が桁違いのスピードアップを体験しています。
2009年9月22日

GPUを用いたリアルタイムのデジタル・ホログラフィック・マイクロコピー – New on CUDA Zone
デジタル・ホログラフィック・マイクロコピー(DHM)では、コヒーレントな光源からの波面の阻止がセンサーに記録され、コンピュータにより画像がデジタルで再構築されます。これにより得られた画像は、検査物の光学的厚さの定量的測定を実現します。ホログラムから再構築された画像を入手するには、フレネル回析の膨大な計算が必要となります。フレネル回析は、FFT(高速フリーエ変換)アルゴリズムにより高速化することが可能です。しかし、ホログラムからのリアルタイムでの再構築が困難です。例えば、1つが、Intel Core 2 Duo E6300 CPUを使った512x512サイズのホログラムから再構築された画像を入手すると、フレネル回析の計算時間に1秒を要します。著者はこの論文で、CUDAを使ってこの計算を高速化するリアルタイムのDHMシステムに関して述べています。これは、山形大学の下馬場朋禄氏、佐藤芳邦氏、三浦潤也氏、竹之内麻衣氏、伊藤智義氏により書かれたものです。
2009年9月22日

超並列GPUがデータベースクエリーを高速化 – New on CUDA Zone
この論文は、マルチコアアーキテクチャにおける増加するスレッドレベルの並列性を最大限に活用した、新しい並列インデックスデータ構造を紹介しています。このアプローチでは、著者のData Parallel Bin-based Index Strategy (DP-BIS)が初めにベースデータをビンし、その後ビンベースのデータクラスタとして、バリューをそれぞれのビンのなかで別々にセグメント化し記憶します。クエリーに回答する際は、ビン数やビンベースのクラスタを分析する手順が、最大限可能なレベルの同時並列性を実現します。そして、それぞれの記録はシングルスレッドにより判断され、全てのスレッドが同時に並列で処理されます。これは、カリフォルニア大学デービス校のLuke Gosink氏、Kesheng Wu氏、Wes Bethel氏、John D. Owens氏、Kenneth I. Joy氏により提出されたものです。
2009年9月16日

NVIDIA、業界初のGPU向けOpenCLパフォーマンスプロファイラを発表
NVIDIAは、業界初のGPU向けOpenCLパフォーマンスプロファイラを発表しました。WindowsおよびLinux向けの新しいOpenCLビジュアルプロファイラも提供中です。NVIDIA GPUによるNVIDIAのOpenCLドライバおよびハードウェアパフォーマンスシグナルにおいて大規模なパフォーマンス計測を活用することで、OpenCLビジュアルプロファイラは、開発者に対してパフォーマンスのボトルネックや最適化の機会を提供します。
2009年9月9日

NVIDIA CUDAテクノロジ、デジタル写真アプリケーションのCyberLink MediaShow 5における顔認識を大幅高速化
2009年9月8日- カリフォルニア州サンタクララ - NVIDIA(本社:米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO: ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq:NVDA)は本日、デジタル写真を整理する新しいソフトウェア、CyberLink MediaShow 5において、デジタル写真ライブラリの検索とソートにNVIDIA® GeForce® GPU(グラフィックス・プロセッシング・ユニット)が提供する並列処理能力、CUDAが活用されていることを発表しました。
2009年9月8日

CUDAがレイトレーシングを強力にする
最新のレイトレーシングデモ:1) CUDAアーキテクチャで構築されたNVIDIA OptiXレイトレーシングエンジンにより、開発者はレイトレーシングを使用した超高速のアプリケーションの素早い作成が可能となります。2) irayは、CUDAアーキテクチャ上で構築された次なるRealityServerおよびメンタルレイのための新たなレンダリングモードであり、現実の素材や光を使ったシーンから、正確でグローバルなイルミネーションを物理的に実現します。3) VRay – Chaos Groupは、人気のレイトレーシングレンダラーのCUDAをベースとしたバージョンを独自に実装しました。これによりCPU上でソフトウェアバーションを起動するよりも、+20Xのスピードの向上を実現します。
2009年8月28日

Windoew 7のNVIDIA GeForce GPUとDirectComputeがデジタルメディアアプリケーションを加速
カリフォルニア州サンタクララー2009年8月21日—Windows 7における新たなテクノロジ、NVIDIA® GeForce® GPUの並列処理力とDirectComputeを活かすことで、開発者はグラフィックスプロセッサパワーが利用でき、多目的なコンピューティングを可能にし、最新のデジタルメディアアプリケーションを作り出すことができます。
2009年8月21日

CUDAでリアルタイムなファイバートラッキング(線維追跡)—CUDA Zoneで新たに
ファイバートラッキングとは、神経外科医が脳内の神経線維を可視化できる「DT-MRI(拡散テンソル磁気共鳴映像法)」を基礎とした技術です。これは、サンタカタリナ連邦大学のアディエル・ミットマン(Adiel Mittmann)により提出されたものです。
2009年8月18日

EM Photonicsの新たなCUDA線形代数ライブラリが、多くの開発者にGPUコンピューティングをもたらす
カリフォルニア州サンタクララー2009年8月17日—EM Photonicsは本日、NVIDIAの超並列CUDA™対応GPU用に設計および最適化された、業界標準LAPACK線形代数ライブラリの概念であるCULAのβ版を発表しました。
2009年8月17日

NVIDIA CUDAテクノロジが、歴史的な月面着陸をしたアポロ11号の映像修復に使われる
カリフォルニア州サンタクララー2009年8月5日—NASAが所有するアポロ11号月面着陸のオリジナルビデオが誤って壊されてしまった時、世界中が人類最大の功績である映像記録を失ってしまったかのように思われました。
2009年8月5日

NVIDIA、CUDA Toolkitのバージョン2.3をリリース
NVIDIAは、GPUコンピューティング用のCUDA ToolkitおよびSDKの新バージョン2.3をリリースしました。これには、パフォーマンスの改善や、cuda-gdbハードウェアデバッガー向けサポートの拡充が含まれます。
2009年7月22日

NVIDIA、CUDAプログラミングのベスト・プラクティス・ガイドを発表
NVIDIA初のCUDAプログラミングのベスト・プラクティス・ガイドは、C言語拡張CUDAを用いたCUDAアーキテクチャをプログラミングする開発者が、ハイパフォーマンスのの並列アルゴリズムを実装し、GPUコンピューティングのベストプラクティスを理解できるようデザインされています。
2009年7月9日

PGIおよびNVIDIAチームがCUDA Fortranコンパイラを実現
STマイクロエレクトロニクスの完全子会社で、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)向けコンパイラの大手サプライヤーであるPortland Group®は本日、CUDA GPUに対応する新たなFortran言語の開発計画においてNVIDIAと提携したことを発表しました。
2009年6月23日

Autodeskは、NVIDIA GPUコンピューティングを利用し、Moldflow ソフトウェアのパフォーマンスを強化
Autodeskは本日、最新のAutdesk Moldflow Insight 2010(NVIDIAの提供する最先端のGPUテクノロジをさらに利用したプラスチック射出成形用ソフトウェアスイートの一部)のパフォーマンスを大幅に向上させたと発表しました。
2009年6月23日

CUDA Toolkit およびSDK 2.3β版は、登録開発者向けに提供中です
このリリースは、WinXP/Vista/7、MacOS、Linux上で全てのCUDAが利用できるGeForce、Quadro、Tesla製品サポートを含んでいます。デベロッパプログラムに登録されたGPU コンピューティングに参加する場合、こちらのサイトにアクセスください。 http://developer.nvidia.com/page/registered_developer_program.html
2009年6月23日

NVIDIA、デベロッパ向けにOpenCLドライバを提供
NVIDIA(エヌビディア)コーポレーション(本社:米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO:ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq:NVDA)は本日、OpenCLアーリー・アクセス・プログラムに参加しているデベロッパ向けにOpenCLドライバとSDKの提供に関して発表しました。
2009年4月20日

CUDAアーキテクチャのプログラミング:GPUコンピューティング概観
GPUは計算速度においてたちまちCPUを凌いでしまった。今やプログラマー達はCUDAアーキテクチャを用いてそのアプリケーション実行を単純化することが可能となった。
2009年4月9日

NVIDIA, 業界初のGPUコンピューティング向けハードウエア・デバッガとプロファイラを導入
C言語、OPEN CL、DirectX Compute、FORTRUN、およびその他の言語とAPIをサポートするCUDAアーキテクチャは、GPUコンピューティングのアプリケーションの開発および動作用の主要プラットフォームとして先端を走り続ける。最新のCUDA 2.2 Beta は多数の重要な新特性を含む。
2009年4月8日

NVIDIA、ハーバード大学をCUDAセンター・オブ・エクセレンス として認定
GPUのリーディングカンパニーであるNVIDIA(エヌビディア)コーポレーション(本社:米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO:ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq:NVDA)は本日、ハーバード大学をCUDAセンター・オブ・エクセレンスとして認定したと発表しました。これは、ハーバード大学がGPUコンピューティングの教育に関して努力を傾けていること、そして多数のサイエンスおよびエンジニアリング分野における研究プロジェクトに、 CUDA™対応GPUを利用していることが認められたものです。
2009年4月2日

NVIDIA APEX、 フィジックス作成パイプラインを加速
NVIDIA はPhysX SDK の新機能NVIDIA APEXを発表。APEX はアーティスト、レベルデザイナー、およびゲームデベロッパに、容易に使える、複数のプラットフォームにおけるスケーラブルなフィジックスのプロセスの能率をアップするツールを提供。
2009年3月25日

消費者向けCSI-Style ビデオのエンハンスメント
MotionDSP は、消費者制作ビデオにおける悩みの種となっている一般的な問題を修繕する、利用が容易なPC向けWindows アプリケーションvRevealを発売。vReveal はNVIDIA のCUDA動作が可能なGPUにおけるパラレルプロセッシングをレバレッジする。
2009年3月24日

NVIDIA、次なる大手GPU コンピューティング会社を追求
NVIDIAは、ビジュアルおよびその他のコンピューティング・アプリケーション用にGPUをレバレッジする設立初期の企業を見出し、サポートを提供および投資をすることを目的とするグローバル・イニシアティブ、GPUベンチャーズ・プログラムを開始。
2009年3月10日

NVIDIAのCUDAによるNEROアーカイブビデオの加速
リキッドメディアテクノロジーのクリエータであるNero社は、CeBIT トレード・フェアにて、今やNVIDIA CUDA アーキテクチャのサポートを特徴とするNero Move it の最新バージョンのプレビューを行なった。
2009年3月3日

新しいオープンソース・ソフトウエアが、デスクトップコンピューターにおける分子運動シミュレーションの高速化を可能にする
細胞が正しく機能することを確認するためにその場で振動させたり、またはたんぱく質の折り畳みに参加したりするにせよ、分子は決して停止しない。
2009年2月4日

NVIDIA 、スタンフォード大学ビル・ダリー氏を副研究長である主任科学者に任命
スタンフォード大学コンピュータサイエンス学部主任ビル・ダリー氏が主任科学者兼NVIDIA副研究長としてNVIDIAに入社。
2009年1月28日

国立台湾大学、アジア太平地域で初めてCUDAセンター・オブ・エクセレンスに認定される
NVIDIA(エヌビディア)コーポレーション(本社:米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO:ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq:NVDA)と、世界を代表する研究大学の国立台湾大学(NTU)は本日、NTUがアジア初のCUDAセンター・オブ・エクセレンスに認定されたと発表しました。
2009年1月22日

Wipro、グローバルな顧客基盤を対象に、CUDAソフトウェア・サービスを提供
NVIDIA(エヌビディア)コーポレーション(本社:米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO:ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq:NVDA)は本日、Wiproと緊密に協業することで、NVIDIAとWipro両社の世界中の顧客にCUDA™プロフェッショナル・サービスの提供を目指していると発表しました。
2009年1月15日

NVIDIA CUDA技術が、科学研究のペースを劇的に加速
CUDA™によるNVIDIA® GeForce®グラフィック処理ユニット(GPU)は、かつてコンピュータゲームのためだけに利用されると考えられていたが、この技術は今や科学電算処理の真剣な作業に用いられている。
2008年12月17日

NVIDIAが自社の一流GPUコンピューティング・ツールキットにOpenCL追加
NVIDIAは、Khronos Group(クロノスグループ)から最新発表されたOpenCL 1.0の仕様をフルサポートすることを発表した。
2008年12月9日

CUDAがスーパーコンピューティング業界の賞を席巻
毎年、スーパーコンピューティング(SC)コンベンション (http://sc08.supercomputing.org) では、主催委員会とパートナーメディアが、優秀な高性能コンピューティング(HPC)研究および功績に対し、賞を授与している。
2008年12月8日

NVIDIAとCRAY,Tesla対応のCRAY CX1デスクサイド・スーパーコンピュータを発表
NVIDIA コーポレーション (ナスダック: NVDA) とCray 社(ナスダック GM: CRAY)は今日,NVIDIA Tesla C1060 GPUコンピューティング・プロセッサ搭載の,新しいCray CX1ラインの提供を発表しました。
2008年11月19日

DICE ,NVIDIA PhysXテクノロジーでMirror's Edge のFaithの動きをリアルに
受賞ビデオゲームMirror’s Edge™にて,Electronic Arts Inc.のスタジオの一つであるDICEは,Faithという名の新しいヒロインをプレイヤーたちに紹介しました。
2008年11月19日

NVIDIA Tesla ,Bull カスタマーに革命的なより高いパフォーマンスを提供
大手パフォーマンス・コンピューティング(HPC)テクノロジー供給会社Bullは,同社のHPC ソリューションのアクセラレータ・オプションとしてTesla™ S1070 GPUコンピューティング・システムを提供するためNVIDIAをパートナーとしました。
2008年11月19日

NVIDIA とNEC,GPUコンピューティング・ソリューションをHPC市場に提供するため提携
NVIDIA は今日,ハイパフォーマンス・コンピューティング(HPC) 産業用にNVIDIA® Tesla™ GPUを同社のシステムに統合するため,NEC との緊密な連携を開始したことを発表しました。
2008年11月19日

NVIDIA Tesla,HP Proliantサーバに搭載され ,ハイパフォーマンス・コンピューティング業界を高速化
NVIDIAは今日, Tesla™ S1070 コンピューティング・システムは今や大成功を収めているHP ProLiantサーバ製品に搭載されていることを発表しました。
2008年11月19日

NVIDIA Tesla,パーソナル・スーパーコンピューティングを実現化
今日の科学的研究は,数百キロワットもの電力を消費し,その建設と維持に何百万ドルもの費用がかかる共有リソースであるスーパーコンピューティング・クラスタ上で行われています。
2008年11月18日

Mathematica ユーザ,NVIDIA CUDA でパフォーマンスが100倍にアップ
SC08にてWolfram Researchは,NVIDIAの並列GPUコンピューティング・アーキテクチャCUDA®を統合した,世界で最もパワフルなジェネラル・コンピューテーショナル・ソフトウエア,Mathematicaの新バージョンの実演を行います。
2008年11月18日

NVIDIA ,SC08にてLenovo の強力なGPUコンピューティング・ソリューションを実演
SC08にて今日NVIDIAはTesla™ C1060 GPUコンピューティング・プロセッシング・テクノロジーを搭載したLenovo ThinkStationの実演を行いました。
2008年11月18日

東京工業大学,トップ500に到達するため初のTesla GPUベースのヘテロジニアス・クラスタを建設
東京工業大学 (Tokyo Tech) は今日,NVIDIA との提携によりNVIDIA® Tesla™ GPUし,同大学のTSUBAMEスーパーコンピュータの演算能力を高めたと発表しました。
2008年11月18日

OpenGeoSolutions,NVIDIA TESLAを用いて地震モデリングを変える
オイルおよびガス業界の地球物理学者は,地中の存在物のより精度の高い画像を追求しています。何百万年もの間埋蔵されていたものを見出すため,カルガリーに拠点を置くOpenGeoSolutionsは「スペクトル分析」という技術を用い,特に従来の地震探知における解像度と検出能力を超えた地理学的な情報を得ています。
2008年11月18日

Nvidiaの$50のカードがATIの$500のカードを凌駕した、もしくは「なぜATIはFoldingをだましたのか?」
The Bright Side of IT
みなさんがすでにご存知のように、分散型コンピューティングとなると、私はちょっとしたマニアです。私はSETI@homeを通じて、後にはBOINCで外国のものを探していましたが、それからFolding@Homeが現れ、このスタンフォード大学による価値あるプロジェクトの大ファンになったのです。
2008年10月24日

導入:CPUとGPU,その違い
Digit-Life
並列コンピューティングはすでに大市場入りを果たし,3Dゲームにも用いられています。3Dグラフィックスにおける並列ベクトル・コンピューティング用の,マルチコア・プロセッサを搭載した共通デバイスはパフォーマンスのピークに達しており, CPUは追いつくことができないのです。
2008年10月28日

あなたのPCは、CUDA対応のスピード版?
Electronic Design
時々、何かが話 題になるまで、それに気づかないことがある。CUDAも話題になっているのかどうかはわからない。ただ、ここ何ヶ 月の間に届く発表からして、私は盛り上がっていると思う。まだ目に留まってない人のために、CUDAの簡単な概要をお知らせしよう。
2008年9月25日

GPU、ウォール街で新たな役割を発見
Electronic Design
ウォール街の新顔は、GPUコンピューティング。ほぼすべてのタイプのHPCアプリケーションに食い込めるテクノロジーです。GPUのベクトル処理能力は、特に金融分析に最適です。
2008年9月22日

ウォー ルストリートでのGPUの新しい役割
HPCWire
事実上、クロック速度で現在停滞しており、マルチコアCPUスケーラビリティの保証はまだ夢のような話です。 GPUが提供するデータの平行性は一方的で、少なくとも一部のアプリケーションはパフォーマンスの曲がり角で戻ることができます。ハンウェック氏はこの現状を、「テクノロジの観点から、GPUは世界の動きに変化を与える」と見ている。
2008年9月22日

NVIDIAチップが、産業用の画像データ処理をス ピードアップさせる
The New York Times
エネルギー調査 会社、ファッションデザイナー、製薬会社、金融サービス会社は、NVIDIAのチップで動くシステムを購入しました。 これらの会社には、共通する問題があり、彼らは、膨大な量のデータ分析を、通常のPCよりもはるかに速く対応でき るハードウェアを必要としているのです。
2008年9月22日

CUDA、大衆向けスーパーコンピュータ:Part 8
Dr.Dobb’s Portal
最適化されたライブラリは、大抵アプリケーションのパフォーマンスを簡単に改善する方法を提供する。大きなレガシープロジェクトをポーティングする際、コード変更の検証には、膨大な作業が必要となるため、ライブラリが、新しいプラットフォームに最適化する唯一の現実的手段かもしれない。
2008年9月19日

NVIDIA、新しいチップを新Crayデスクトップに提供
GigaOm
科学的なコンピューティングの努力を2年以上進めた後、NVIDIAのグラフィックスプロセッサは、Crayデス クトップ・スーパーコンピュータの最新製品ラインのオプションの一つとして提供されます。NVIDIAのスポークスパーソンであるアンドリュー・ハンバー (Andrew Humber)によると、このチップメーカは、25,000米ドルのCrayデスクトップ・スーパーコンピュータにTeslaが採用されることを、来週発表する予定のようです。また、NVIDIAは、2007年にグラフィックスプロセッサのTeslaラインを発表してから長い間、Cray社と協議を交わ し、二社が始めて締結した契約となった、とアンドリュー氏は述べました。
2008年9月16日

NCSA、新しい超並列計算システムで、62テラの計算能力を追加
イリノイ大学ナショナル センター フォー スーパーコンピューティング アプリケーション(NCSA)
イリノイ大学アーバ ナ・シャンペーン校のNCSAでは、新しい計算資源でのインストールが始まりました。リンカーンは、62.3テラ の最高のパフォーマンスを実現し、化学計算用の異種プロセッサ使用において、さらなるレベルへ到達するよう設計されています。
2008年9月8日

Agilent、NVIDIAとシミュレーション協力
Desktop Engineering Online
Agilent Technologies社は、NVIDIA社と協業し、NVIDIA社のCUDAを基盤としたGPUを用いてシグナルインテグリティ・シミュレー ションの迅速化を図っていくと発表しました。この提携は、シグナルインテグリティ・デザイナーがこれまでよりもさらに迅速にシミュレーションを実施できるADS Transient Convolution Simulatorに対応するGPUの市販化にも期待されています。
2008年9月2日

GPGPUへと進化するGeForce
ITmedia
開発者はCUDAを用いて記述したプログラムをGPUで走らせることで、特に浮動小数点演算で驚くべき性能を発揮する
2008年8月29日

CUDA、PhysXがプログラマブル・グラフィックスを開拓
マイコミジャーナル
PhysXによる物理アクセサレーションの恩恵がCUDAを通じて広くGeForceユーザーに提供されることで、ゲームコンピューティングは新たな開拓地に足を踏み入れる
2008年8月28日

CUDAで攻勢をかけるNVIDIA
ITmedia
・GPUの役割がここに来て大きく変化しようとしている
・スタンフォード大学が主催する「Folding@Home」において、CUDAとGeForceの組み合わせが多大な成果を挙げている
・車体デザインのためのソフトウェアをGPU+CUDAで強化し、光の反射などにおいてより精密で質感のある描写を実現
2008年8月28日

「CUDA 2.0」リリース
マイコミジャーナル
2008年8月27日

CUDA 質量のためのスーパーコンピューティング:パート7
ドブ博士のポータル
CUDAとCUDA使用可能デバイスは、それぞれの新世代でより高いパフォーマンスと性能を実現するために、共進化しています。NVIDIAによる最近のGeForce 200シリーズおよびTesla 10シリーズ製品の導入は、以前の製品と同じ価格でおよそ2倍のハードウェア性能が手に入り、さらに200シリーズはいくつかの貴重な(そして間違いなく必要不可欠な)新しい機能を持っていることから、この進化の高いスピードを示しています。
2008年8月20日

グラフィックの他にも活用されているNVIDIA GeForce GPU
HPCwire
新しい市場向けアプリケーションパックが、NVIDIA GeForce GPU上でグラフィックを超えてパフォーマンスを向上させるため、NVIDIA CUDAテクノロジーを使用します。最新のゲームで敵をなぎ払うにしろ、病気の治療法を見つけるために社会的責任を担い、自分のPCを共用するにしろ、消費者は便宜的に高速なパフォーマンスを求めています。
2008年8月12日

Larrabee(ララビー)、CUDAと無料への挑戦
TG daily
オピニオン‐Intelは今週はじめ、近い将来に発表されるLarrabeeのアクセラレータまたはディスクリート・グラフィックス・アーキテクチャについて明らかにし、この新しい技術がすでに市場に出ている技術にいかに匹敵するかという考えを示しました。
2008年8月6日

テラフロップコンピューティングの未来は明るい
Scientific Computing(サイエンティフック・コンピューティング)
現在のGPGPUは、1枚のローカルカード上のメモリスペースに多数の計算処理コアを搭載しています。現在までの水準による商用のテラフロップ計算能力は素晴らしいものです!比較的近い将来、複数のベンダーから新製品やコアの多いチップが発表されるでしょう。もしもお使いのソフトウェアがこれらの新しいプラットフォーム利用に移行できるのであれば、未来は間違いなく明るいでしょう。祝テラフロップコンピューティング!
2008年8月

NVIDIAがユタ大学を「優秀なCUDAセンター」と認める
NVIDIA社
ビジュアルコンピューティング技術の世界的リーダーであるNVIDIA社とユタ大学は、両者間の意義深いパートナーシップの始まりを示すマイルストーンとして、ユタ大学が優秀なCUDAセンターであることを本日発表しました。
2008年7月31日

プロセッサの分岐点
Linuxマガジン
プロセッサ市場は、「普通」と「ありきたり」という2つの方向へ分かれているようだ。HPCの野心はどこにあるのか?
2008年7月29日

CUDA 質量のためのスーパーコンピューティング:パート6
ドブ博士のポータル
このシリーズの賢明な読者は、パート4とパート5で論じられたreverse array例の時間を計り、グローバルメモリでの例よりもシェアメモリの例がいかに高速であるかに頭をひねったでしょう。
2008年7月25日

GPUを用いた並列コンピューティング
InfoWorld
高度に並列的なコードを書くことは難しいですが、コンピュータにはさらに高速なクロックタイムよりも、もっと多くのコアおよび大きなキャッシュが備わるようになっているため、私たちの多くはこれからの数年でこの課題を学ぶ必要があるでしょう。共有メモリを備えた対称型マルチプロセッサ搭載のコンピュータのための良質な並列コードを書くことも随分と困難ですが、これが非対称型になるとちょっとした職人技が必要になります。
2008年7月25日

NVIDIA Teslaでデスクトップ・スパコンを実現?
アスキー
CUDAを活用した、GPUコンピューティングには、医療向け立体映像システムからH.264エンコードまで、様々なユーザーへの多大な恩恵が期待できる
2008年7月24日

NVIDIAが治療研究を加速
HPCwire
Folding@homeというコンピューティングプログラムを配布しているスタンフォード大学は、タンパク質の折り畳みをシミュレートするために何百万というプロセッサの計算能力を結合することによって、ガンや嚢胞性繊維症、パーキンソン病などといった生命にかかわる病気の治療研究において大きな力になってきました。
2008年7月24日

NVIDIAが Keeps It Interesting
HPCwire
NVIDIAは、GPUコンピューティングのためのC言語ベースのソフトウェア環境であるCUDAを推進し続けています。先月発表したイリノイ大学アーバナ・シャンペイン校での初めての「優秀なCUDAセンター」を受け、NVIDIAはこの学校に100万ドルを寄付すると述べました。
2008年7月24日

普及するGPUコンピューティング
マイコミジャーナル
世界中の大学、研究機関でCUDAが用いられ始めており、徐々に成果が出てきている GPUコンピューティングは我々の生活の中に気づかない内に浸透し始めている
2008年7月23日

「CPUのみでは実現不可能」だった医療向けGPGPUシステム
pc.watch
GPUの並列処理性能を活用するGPGPUが、CUDAの活用によって普及の兆しをみせている
CUDAを活用したGPUコンピューティングは、とりわけCPUのみでは実現不可能であった、医療分野でのオーバレイナビゲーションシステムでの活用事例は興味深い
2008年7月23日

油田へ
Advanced Imaging Pro(アドバンスド・イメージング・プロ)
「GPUが提供するパフォーマンスのおかげで、3Dビジュアライゼーションは地震データの理解に革命を起こしてきました。」とMercury Computer Systems(マーキュリー・コンピュータ・システムズ)のビジュアライゼーション科学部長であるJean Bernard Cazeaux(ジャン・ベルナルド・カゾー)は述べています。「GPUはより多くのビジュアライゼーションを可能にし、インタラクティブなアプリケーションのための驚異的な計算能力を提供するのです。当社は、NVIDIAのCUDA言語を用いてOpen Inventorの相互運用性を促進してきましたが、それはアプリケーション開発者にユニークで統合されたソリューションを提供するためでした。」
2008年7月8日

デスクトップ・スーパーコンピューティング
The Engineer(ザ・エンジニア)
あるフォーマットから別のフォーマットへのデジタル映像のトランスコーディングといった、順次的で連続的な処理という要素を持つアプリケーションが、CPUのみを利用した場合よりも約20倍ものパフォーマンスを提供するために、CPUとGPUが行う作業を分割します。
2008年7月1日

CUDA 質量のためのスーパーコンピューティング:パート5
ドブ博士のポータル
ローカルメモリとグローバルメモリのスペースは、キャッシュされません。これが意味するのは、グローバルメモリ(またはローカルメモリ)への各メモリアクセスが、明示的なメモリアクセスを生じるということを示しています。そうすると、異なる各メモリにアクセス(例えば読込みや書出し)するためにはどのくらいの負担がかかるのでしょうか?
2008年6月30日

GPGPUが生物科学に道を拓く
HPCWire(HPCワイヤ)
我々はバイオインフォマティクスのアプリケーションについても研究中ですが、現在のGPGPUとCUDAが真に偉大なのは、ポスドク(博士号を取得したばかりの研究者)や大学が、驚嘆すべきスピードでコードを移植し、それらのコードをパブリックドメインに戻している点です。これが意味するのは、大規模な投資なしに標準コードを強化するために、このコミュニティの努力が利用されうるということです。全ての人がGPUを持っていますし、CUDAはダウンロードボタンを押すだけで入手できるのです。
08年6月25日

GT200コアでHPCの世界を狙う「Tesla」
pc.watch
シミュレーション分野のソフトウェア開発者は、CUDAに可能性を見いだしつつある
アプリケーション性能が、CPUではなくGPUで決まるようになることで、GPUコンピューティングが主役として躍り出ることができる
08年6月19日

感じますか?
Linux Magazine(Linuxマガジン)
この全ては大規模なクラスタ・ディスラプションに非常に似ているように思えます。上記にリストされた実現可能要素を見てみましょう。クラスタと同様に、ゲームに投入するコストが最低限で済みます。そこらのワークステーションには、7000万を超えるCUDA可能なGPUが備わっています。もしあなたがそんなワークステーションを持っていなくても、基本的なGeForceビデオカードの費用は$100以下です。ソフトウェアについては、自由に入手することができます。NVIDIAはとても賢明なことに、CUDAコンパイラを無料で(さらに登録の手間もなしに)入手可能にしました。基本的には同じクラスタ手法なのですが、始めるのが低費用(または無料)で、見返りと節約できる時間が大きいのです。
08年6月18日

Going to the Well
進化した雑誌のイメージ
一人では、一社では、あるいは一つの技術では余りに大きすぎる仕事がある。原油やガスの探査を例に挙げると、地震調査は10兆バイトのデータ量に匹敵するのである。
08年5月15日

CUDAとアクセラ レーション
scalability.org
「Cudaクラスを使おう。自分のノート型PCにCudaをインストールした。そして、私のノート型PCには1.1 が。これはCudaクラスのGPUだ(これを買ったときの、確認ポイントの一つだった)。ベータ版には、2.0が入っているが、私はこっちを使うだろ う。」
08年5月13日

CUDA, 大衆向けスーパーコンピュータ:第3部
ドクタードッブのポータル
おめでとうございます。このCUDA(統一コンピュータデバイスアーキテクチャの略)のシリーズ第1部、第2部のおかげで、CUDAに対応するデバイスによる何百というスレッドを同時に使用するプログラムを作成し実行することを可能にしたCUDA対応プログラマーになったのです。
08年5月15日

並列コンピューティングへのチャレンジ、NVIDIA CUDAの攻防
EE Times
より多くの大学が、超並列コンピューティングのプログラミングコースを提供するべきだ。そして、さらに多くのグラフィックスプロセッサプロバイダは、それ ぞれが提供するデバイスにおいて、CUDAプログラミング言語の使用を検討すべきだ。
08年4月30日

NVIDIAのデビッド・カークがCUDA、CPU、GPU を語る
bit-tech.net
NVIDIAのチーフサイエンティストであるデビッド・カー ク(David Kirk)は、この上 なく忙しい人である。彼は、この4週間で、中国、日本、ヨーロッパにある一流大学を訪れ、NVIDIAのテクノロジが、グラフィックスだけでなくコン ピュータにも与える影響について講義してきた。
08年4月30日

CUDA, 大衆向けスーパーコンピュータ:第2部
ドクタードッブのポータル
このシリーズのテーマ“第1部”で、簡単で最高のCUDA(統一コンピュータデバイスアーキテクチャの略)プログラムーmoveArrays.cu- が、CUDA ツールによるプログラム構築、実行を広めます。
08年4月29日

CUDAを用いた拡 張性のある並列プログラミング
ACM Queue magazine
「マルチコアCPUとメニーコアGPUの到来は、メインストリームプロセッサチップが今や並列システムであることを意味している。そし て、これらの並列処理は、ムーアの法則に対応し続ける。」
08年4月28日

デスクトップにスーパーコンピュータのパワーを
SKY NEWS
現代のデスクトップが、スーパーコンピュータの演算能力に追いつくまで、あと一歩だと、ある世界トップコンピュータサイエンティストはSky News Onlineに伝えた。
08年4月28日

CUDA、大衆向け スーパーコンピュータ:Part 1
Dr.Dobb’s Portal
「C言語のようなハイレベル言語でプログラミングを している時に、スタンダードマルチコアプロセッサを超える桁違いのパフォーマンスを手に入れたいですか?その能力を多くの機器で使ってみてはどうですか?」
08年4月15日

Nvidia GPUの 物理エンジン、まもなく作動
TG Daily
「Nvidiaは、CUDA向けAgeiaの物理アプリケーションインターフェイスがほぼ 完成していると、アナリストに伝えた。その技術の処理能力を実証するため、Nvidiaは、IntelのNehalemで紹介されたのと同様の粒子デモを、10倍以上の速さで実行した。」
08年4月14日

NVIDIA Tesla、ゲームへの技術をスーパーコンピュータの開発 に取り入れる
デスクトップ・エンジニアリング
「無数にある人間の細胞のひとつが、制御がきか ずに分裂し始め、癌へ遷移していきます。この現象が、どのように起こり、どのように食い止められるかを解明するため、ある科学者達は、新しい計算技法と高性能のコンピュータを使用し、基本的な細胞行動のシミュレーションをしています。」
08年4月1日

NVIDIAプロセッサには新しいニッチがある
Wall Street Journal(ウォールストリート・ジャーナル)
CUDAは飛躍的な発明でした。なぜなら、CUDAによって「グラフィックの専門家をもはや必要としないので、人々がアプリケーションを開発することが非常に容易になってきているからです。」と、石油ガス業界向けの地震データを解析するソフトウェアを製作するヒューストンの企業であるHeadwave Inc.(ヘッドウェーブ)のシステムインテグレーション部長、Steve Briggs(スティーブ・ブリッグス)は述べています。
08年3月26日

GPUはグラフィックス以外のことも得意
マイコミジャーナル
・GPUができることはグラフィックスだけではない。グラフィックス以外のことも得意
・CUDAを用いることにより、GPUの本家本元であるグラフィックス領域にも革新的な変化が生じる可能性が高い。
08年3月7日

CUDAで「ゲームの物理」が変わるか
インサイド
GPUを手近なベクトルプロセッサとして使用しやすくするCUDAには、いろいろな可能性を秘めている
CUDAをC++さらにC++/CLIでラッピングすることでXNAのゲームフレームワークにとりこむことも可能
08年3月7日

CUDAカンファレンス2008開催
4gamer.net
CUDAを使ったGPUへの演算処理の移行は、CPUコアが2コア,4コアと増える程度の次元では考えられない100倍単位の革新である
将来的に、ゲームの処理でCUDAが使われていく可能性も無視できない
08年3月6日

NVIDIAがMacの新しいプログラミングツールを提供開始
Macworld(マックワールド)
「NVIDIAは、MacのOS Xバージョン向けのCUDAプログラミングツールをリリースした。 NVIDIAのCUDAツールは、並行処理機能として、デベロッパが最新のNVIDIAグラフィックスでGPUを利用する際に役立つ機能性高い製品である。」
08年2月27日

グラフィックスプロセッサ:拡張性に優れたコンピュータの未来の先駆けとなる
Supercomputing Online(スーパーコンピューティング オンライン)
「イリノイ大学の教授であるWen-mei Hwu は、実現可能なメリットと、スーパーコンピュータ業界の試みについて語った。利用しやすいグラフィックスプロセッサの環境が向上し、これからのスーパーコンピュータ展望が期待され、開発者に多くのメリットを提供するだろう。」
08年2月27日

NVIDIA最高の知識人、未来のグラフィックスコンピュータについて語る
CRN
「2012年までに、世界トップ5のスーパーコンピュータは、並列コンピュータアプリケーション(標準CPUでは不可能な、並列計算機能を搭載したコンピュータ)を使用しているグラフィックスプロセッサを用いることになるだろう。と、NVIDIAのチーフサイエンティストであるDavid Kirkは予測している。」
08年2月22日

CUDAがGPUの負担を取り除く
IT PRO(ITプロ)
「バラクーダは、大多数の群れで狩を行う、細いシルバーダーツのような、肉食性の獰猛な魚である。NVIDIAがGPUをベースとしたスーパーコンピュータにその名前をつけたとしても決して驚きに値することはないだろう。」
08年2月9日

NVIDIAの研究者、ペタスケールコンピュータのGPUを共同で製作する
HPCwire(HPCワイヤー)
「CUDA並列プログラミングツールとNVIDIA Tesla GPUコンピュータ製品で、世界の科学計算界で根本的革命の先駆けとなり、コストパフォーマンスではかつてない水準で提供している。」
08年2月1日

GPGPUs: 素晴らしいアイディア?それとも破滅的技術?
Scientific computing(サイエンティフィックコンピューティング)
「私が最近の経験したことから言えば、CUDAソフトウェアの開発環境は単純明快ということである。並列ソフトウェアを書いたことのある他のコンピュータ科学者もまたCUDAを使うことに対して問題となるものはないように思える。注目すべき素晴らしい事とは、CUDAを使うことによって、これまで使用してきたBEプロセッサで一年かけて行ってきた仕事がほんの一日でそれ以上の仕事ができたということなのだ。」
08年1月31日

CUDAが行う並列処理
Microprocessor Report(マイクロプロセッサレポート)
「マルチコアプロセッサでの並行処理は、業界におけるソフトウェアでもっとも大きな試みである。しかし、実際に問題となるものは、そこに非常に多くのソルーションがあるということだ。そして、コンパイラフラグを設定するよりも多くの取り組みが必要となる。」
08年1月28日

CUDAが持つ技術とTeslaコンピュータソリューションに関して
Extreme Tech(エクストリームテクノロジー)
「エクストリームテクは下半期に紹介したCUDAの持つ技術とTeslaソリューションに関してNVIDIAにインタビューした。」
08年1月28日

NVIDIAのCUDA Zoneがオンラインリソース、コミュニティを提供
InsideHPC(インサイドHPC)
「CUDA Zoneは、専門家や学者そしてCUDAおよびTeslaをもっと知りたいと望む人なら誰にとっても、世界的な会合場所となるだろう。このサイトには、プログラミング技術についてのホワイトペーパーや、顧客事例、そしてプロジェクトを送付してメソッドの討議をし、CUDAツールやコードサンプルをダウンロードできるフォーラムや、ニュース、イベントその他の情報がつまっている。」
08年1月4日

第32回 今年の製品大賞:ソフトウェアが大規模並列計算を可能に
Electronics Products(エレクトロニクス・プロダクツ)
「消費者向け、ビジネス向け、技術的アプリケーションにおける複雑な計算問題は、標準的なPCでは永遠と言えるほど時間がかかる。しかし、CUDAと呼ばれるソフトウェアツールが、大量のデータを並列処理することによって飛躍的な性能向上を可能にする。この技術は新しいプログラミングインターフェースを標準C言語と組み合わせて使用し、集中的な計算が必要なアプリケーションに、グラフィック処理装置が持つ膨大な処理能力へのアクセスを与える。」
08年1月2日