GPU コンピューティングは、ムーアの法則に取って代わる、高速化の新たな法則を定義するものです。それは高度な並列処理を行う GPU から、システム設計、ソフトウェア、アルゴリズム、最適化アプリケーションにまで及びます。1 台の GPU サーバーが多くの汎用 CPU サーバーに取って代わり、アプリケーションのスループットを改善しコストを削減します。
NVIDIA® CUDA® プログラミング モデルは、ハイ パフォーマンス アプリケーションの開発者が選ぶプラットフォームであり、上位 15 の HPC (ハイ パフォーマンス コンピューティング) を含む、550 超の GPU 対応アプリケーションをサポートしています。気象予測や材料科学から風洞シミュレーション、ゲノム解析まで、HPC による最も有望な科学的発見分野の中心となるのが NVIDIA の GPU アクセラレーテッド コンピューティングです。
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> GPU アプリケーションクイック スタート ガイド
> NVIDIA GPU Cloud HPC アプリケーション コンテナー
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HPC と AI の組み合わせることで、科学の可能性を拡大し、科学における技術革新のペースをかつてないほど加速しています。AI により、実験データやシミュレーション データを使用して世界をモデル化することで、以前は解決できなかった問題に取り組むことができます。また、以前はシミュレーションに日単位、月単位の時間が必要だったモデルでも、結果をリアルタイムで提供することができます。
AI と HPC のディープラーニング アルゴリズムを組み合わせることにより、生活のあらゆる側面に大きな影響を及ぼすことが期待されます。既に実現している例をいくつかご覧ください。
2017 年、数億光年先の重力波をリアルタイムで検出したことが認められ、Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory (LIGO、レーザー干渉計重力波観測所) にノーベル物理学賞が贈られました。
フロリダ大学 (UFL) とノースカロライナ大学 (UNC) が ANAKIN-ME ニューラル ネットワーク エンジンを開発しました。このエンジンは、非常に低コストながら高い精度で、高速量子計算を機械的にシミュレーションします。
地球の状態をより効果的に監視する目的で、NASA が DeepSat を開発しました。これは衛星画像の分類とセグメンテーションのためのディープラーニング フレームワークです。
ITER は国際協力の下、再利用可能な クリーン エネルギー源としての核融合の可能性を実証する目的で行われている実験です。プリンストン大学は GPU の計算処理能力を活用し、ITER のトカマク型核融合炉で発生するディスラプションの予測を行っています。
NVIDIA GPU 搭載の AI は、世界中の人口分布の地図化と分析を加速します。今までより効率的に商品やサービスを計画・配送し、希少なリソースを活用します。
GPU は HPC 高速化の主役です。膨大なライブラリ、ディレクティブ ベースの OpenACC、高性能な CUDA プログラミング モデルを利用することで、プログラミングがより簡単になりました。
NVIDIA Tesla® V100 の詳細をご覧ください。AI と HPC のための高性能データ センター GPU です。