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CUDAプログラム、GPUコンピューティングで研究のスピードアップと科学的発見を推進

2011年10月3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、NVIDIA GPUとNVIDIA® CUDA®テクノロジーを活用し、さまざまな学術分野において教育・研究のプログラムを推進する革新的な取り組みをしているとして、ジョンズ・ホプキンス大学をCUDAセンター・オブ・エクセレンスに認定したと発表しました。

CUDAセンター・オブ・エクセレンス・プログラムでは、最前線で並列処理の研究を行う研究機関を認定し、その努力に報いるとともに、コラボレーションを推進します。今回の認定により、世界をリードする12校の研究機関によるネットワークにジョンズ・ホプキンス大学が新たに加わりました。このネットワークには、並列処理の認知を高め、世界を変える研究を産学の研究者ができるようにしてきた実績があります。

大学の研究者はデータ・インテンシブなコンピューティングの分野で先駆的な研究を進め、世界を変えるような科学的な発見を妨げているボトルネックを解消しよう、計測器やシミュレーションから次々と得られる膨大で複雑なデータをタイミングよく解析することができない問題を解消しようと努力しています。GPUが持つすさまじいばかりの処理能力を活用し、宇宙物理学や流体力学、ゲノミクス、生命科学、医療画像、数値シミュレーションなど、さまざまな分野においてデータ解析を劇的にスピードアップしようとしているのです。

ジョンズ・ホプキンス大学物理・天文学部のアレックス・ザレー（Alex Szalay）名誉教授は、次のように述べています。「最近は科学者が普通の部品を一風変わった形で組み合わせてすばらしいシステムを生みだすなど、科学計算の幅が驚くほど広くなっています。このたび、NVIDIAとコラボレーションを進められることになった結果、今後は、データ・インテンシブな科学計算について新しい方向が模索できるものと考えています。スーパーコンピューター並の処理能力を持つように数百個のGPUでアレイを構成し、そこにペタバイト規模のデータを、すばやく、かつ、費用対効果が高い形で流し込む方法を重点的に検討し、科学的な発見のペースを劇的に高めたいと思います。」

ジョンズ・ホプキンス大学では、理学部と工学部のさまざまな学部のカリキュラムにCUDAテクノロジーとGPUコンピューティングを組み込みました。さらに、最新の並列処理技術が学べるe-Scienceカリキュラムを新たに構築し、他学部の学生など、大学全体を対象に提供しようと考えています。

今回、CUDAセンター・オブ・エクセレンスとして認定を受けたことから、今後、ジョンズ・ホプキンス大学は、以下のようにさまざまな研究プログラムや教育プログラムにおいて、NVIDIAが提供するGPUコンピューティングの設備やグラントを活用できるようになります。

• 「データスコープ」の設置－GPUを活用した超高スループットのスーパーコンピューターで、科学的データの解析スピードを劇的に高めることができます。
• 画期的な天文学アルゴリズムの検討－大きな発見につながる可能性があります。
• エクストリームスケールによる宇宙の数値シミュレーション－銀河誕生の秘密に迫ります。
• 医療画像の大量処理やリモート可視化－ヘルスケアの質を高める一助となります。
• マルチスケール、マルチフィジックスによるシミュレーションの研究－大洋循環モデルなど、大規模環境シミュレーションの処理がおこなえるようになります。
• GPUでレイトレーシングをおこなう放射線がん治療のリアルタイム・プランニング－がん患者一人ひとりの状況に合わせた個別の治療をおこない、治療成績を高めることができます。
• データ・インテンシブなアーキテクチャーの究極形の検討－処理能力の低いコンピューターで処理がおこなえるようになります。

CUDAセンター・オブ・エクセレンスとして認定を受けている大学は、ジョンズ・ホプキンス大学のほかに、ジョージア工科大学、ハーバード大学、中国科学院過程工程研究所、国立台湾大学、スタンフォード大学、東京工業大学、中国清華大学、ケンブリッジ大学、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校、メリーランド大学、テネシー大学、ユタ大学があります。NVIDIA CUDAセンター・オブ・エクセレンス・プログラムの詳細については、//research.nvidia.com/content/cuda-centers-excellenceをご覧ください。

CUDAはNVIDIAの並列コンピューティング・アーキテクチャーで、GPUのパワーを活用してコンピューティング・パフォーマンスを劇的に高めることができます。NVIDIA CUDA GPUはCUDA C/C++/Fortran、OpenCL、DirectComputeはもちろん、先日発表されたMicrosoft C++ AMPまで、GPUコンピューティング・プログラミングモデルのAPIと言語はすべてをサポートしています。CUDAプログラミングモデルをカリキュラムに組みこんでいる大学は、460校を超えています。NVIDIA CUDAテクノロジーに関する詳しい情報は、www.nvidia.co.jp/CUDAをご覧ください。

ジョンズ・ホプキンス大学について
ジョンズ・ホプキンス大学は、慈善家のジョンズ・ホプキンスが1876年、ボルチモアに設置した、米国初の研究を目的とした大学です。現在、トップクラスの高等教育機関として、大学から大学院まで、250以上の専門学部で高等教育をおこなっています。キャンパスは、ボルチモアからワシントンのエリアのほか、イタリアと中国にも展開しています。学部としては、文理学、ビジネス、教育学、工学、国際学、医学、音楽、看護学、保健衛生学があります。これらを初めとするジョンズ・ホプキンス大学の学部や組織がどのような形で世界に人間性を広めようとしているのか、詳しいことは、www.jhu.eduをご覧ください。

NVIDIAについて
NVIDIAは、1999年にグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）を発明した時、コンピュータグラフィックスのパワーを世界に目覚めさせました。それ以来、ポータブルメディアプレイヤーからノートブック、ワークステーションまで幅広い範囲におけるインタラクティブなグラフィックス機器で、継続的かつ驚異的なビジュアルコンピューティングの新しい標準を創り上げてきました。NVIDIAのプログラム可能なGPUの専門的技術は、費用のかからない安価な、そして幅広いアクセスができるスーパーコンピュータによる並列処理の進歩を続けています。米国で保有する特許は2,100件以上で、近代的なコンピューティングの基礎となった発見や設計に関するものもあります。より詳しい情報については、www.nvidia.co.jp あるいは日本語サイト//www.nvidia.co.jpをご覧ください。

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本参考情報に記載されている記述の中には、CUDA アーキテクチャ、NVIDIA GPUおよびモダンコンピューティングに対する企業特許の効果など将来予測的なものが含まれており、予測とは大幅に異なる結果を生ずる可能性があるリスクと不確実性を伴っています。これらのリスクと不確実性に関してはこれらに限らず、世界的な経済環境、サードパーティーに依存する製品の製造、組立、梱包、試験、技術開発および競合による影響、新しい製品やテクノロジーの開発あるいは既存の製品やテクノロジーの改良、当社製品やパートナー企業の製品の市場への浸透、デザイン、製造、あるいはソフトウェアの欠陥、ユーザの嗜好および需要の変化、業界標準やインターフェースの変更、システムを統合する際の当社製品および技術の予期せぬパフォーマンスの損失などがあり、その他のリスクの詳細に関しては、Form 10-Qの2011年7月31日を末日とする会計年度レポートなど、米証券取引委員会（SEC）に提出されているNVIDIAの報告書に適宜記載されます。これらの将来予測的な記述は発表日時点での見解に基くものであり、NDIVIAはこれらの記述を更新する一切の義務を負いません。

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