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アクセラレーテッド コンピューティング
世界の最重要課題を解決
アクセラレーテッド コンピューティング - 世界の最重要課題を解決

GPUで加速化したコンピューティングとは?

GPU 加速コンピューティングとは、科学、分析、エンジニアリング、コンシューマー、およびエンタープライズ用アプリケーションを加速するために、グラフィック処理ユニット (GPU) と CPU を併用することを指します。2007 年に NVIDIA が開発した GPU アクセラレータは、今や政府研究所や大学、エンタープライズ、そして世界中の中小企業における、エネルギー効率の高いデータセンターで活躍しています。GPU は、車から携帯電話やタブレット、無人飛行機やロボットに至るまで、様々な種類のプラットフォームにおけるアプリケーションを加速化しています。

GPU のアプリケーションを加速する方法

GPUで加速化したコンピューティングは、数値計算のアプリケーションの部分をGPUに領域開放し残りのコードがCPUで作動するように、前例のないアプリケーションパフォーマンスを提供します。

 
GPUでアプリケーションはいかに加速するか
 

CPU 対 GPU

CPU と GPUの違いを理解する単純な方法は、 タスクの処理方法を比較することです。 逐次処理用に最適化された2~3個のコアから成るCPUに対して、GPUは複数のタスクに同時に対応できるよう設計された何千ものより小さく、より効率的なコアで構成されています。

 

GPUには並列作業を効率よく処理する何千ものコアが搭載されています。

GPUには並列作業を効率よく処理する何千ものコアが搭載されています。
 

興味深いCPUと GPU の類似性をご覧ください。

興味深いCPUと GPU の類似性をご覧ください。


何百もの産業界主流のアプリケーションが既にGPUで加速化されています。当社のアプリケーションカタログをご覧になり、お使いのアプリケーションがGPUで加速化されているかどうかをご覧ください。

開始方法

お使いのアプリケーションにGPUアクセラレーションを追加するには、3つの基本的な方法があります:
  • GPUで最適化したライブラリを投入する
  • コードを自動並列処理するために、ディレクティブあるいはコンパイラー「ヒント」を追加する
  • C言語やFortran等の既に知っているプログラミング言語に拡張子を使用する

CUDA の並列プログラミングモデルでGPUを使用する方法を簡単に学ぶことができます。

無料のオンラインクラスや開発者用リソースは、CUDA zoneをご覧ください。

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