|  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 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 CUDA スーパーヒーローチャレンジ勝利者の発表 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 NVIDIA、次世代型CUDA GPUアーキテクチャ、コードネーム「Fermi」を発表 mental images、レンダリングソリューションのirayを発表 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 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 PGIのCUDA対応Fortranプロファイラβ版リリースが入手可能に 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、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 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 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 超並列GPUがデータベースクエリーを高速化 – New on CUDA Zone 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 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 CUDAがレイトレーシングを強力にする 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 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 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 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 NVIDIA、CUDA Toolkitのバージョン2.3をリリース 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 PGIおよびNVIDIAチームがCUDA Fortranコンパイラを実現 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 CUDA Toolkit およびSDK 2.3β版は、登録開発者向けに提供中です 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 Larrabee（ララビー）、CUDAと無料への挑戦 テラフロップコンピューティングの未来は明るい NVIDIAがユタ大学を「優秀なCUDAセンター」と認める プロセッサの分岐点 CUDA 質量のためのスーパーコンピューティング：パート6 GPUを用いた並列コンピューティング NVIDIAが治療研究を加速 NVIDIAが Keeps It Interesting 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 | |||||||||||||||||||
