『NVLink Bridgeで複数GPUを繋いだら、それらが1GPUとして扱えるようになるんでしょ？』という誤解をされているお客様をしばしばお見受けいたします。こちらの記事では、それが誤解であること、また、SLIやUnified Memoryといった関連する情報についても整理して解説いたします。間違った期待を抱いて失敗しないように、正しい理解を深めていきましょう。 GPUのメモリ空間は他デバイスから隔絶されています GPU上には演算するためのプロセッサと、データを一時的に置いておくためのメモリ(VRAM)が搭載されています。GPUのメモリを、CUDAで書かれたプログラムから利用するには、cudaMallocでメモリ領域を確保し、cudaMemcpyを使ってホスト(CPU側)のメモリとデータの送受信を行い、GPU上で演算kernelとする関数（以下、GPU-Kernel）を呼び出し、最後にc
中国の暗号通貨規制により、GPU価格が元に戻るかも2021.06.23 14:0012,046 Sam Rutherford - Gizmodo US ［原文］ （ 塚本直樹 ） なんとかして（切望）。 最近は新しいグラフィックカードを手頃な価格で見つけるのはほぼ不可能だったのですが、中国の四川省、新疆ウイグル自治区、および内モンゴル自治区での暗号通貨マイニングの停止が相次いだことからGPU価格が66%も下落し、こうした状況が変わるかもしれません。 South China Morning Postの報道によると、中国では最近になって暗号通貨に対する取り締まりが行なわれており、同国の暗号通貨マイニング事業に大打撃を与えています。その結果、グラフィックカードの需要が急減し、中国の多くの大手オンライン小売店でGPU価格が大幅に下落しています。 異常だった価格が落ち着き始めているSCMPによると、
Iris Xe MAX Graphicsの主な仕様は以下の通り。 演算ユニット（EU）数：96基 グラフィックスメモリ：4GB（帯域幅は毎秒68GB） 接続インタフェース：PCI Express 4.0 x4 映像出力：DisplayPort 1.4、Embedded DisplayPort（eDP） 1.4、HDMI 2.0b 最大解像度：3840×2160ピクセル（HDMI／eDP）、7680×4320ピクセル（DisplayPort） 対応API：DirectX 12.1、Vulkan、OpenGL 第11世代Coreプロセッサ（開発コード名：Tiger Lake）と組み合わせた場合、同CPUと協調動作をすることで電力消費を最適化する「Intel Deep Link technology」に対応する。これを利用すると、CPUリソースが必要な場合にIris Xe MAX Graphic
BlazingSQL — The GPU SQL Engine now runs over 20X Faster than Apache Spark! A few weeks ago we were very excited to show our first benchmark on an end to end workload. TL,DR you can check out the full article here. The key takeaways from the previous article were the following: We ran an end to end analytics workload: Data Lake → ETL/Feature Engineering → XGBoost TrainingWe built two price equival
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます IBMとNVIDIAは、人工知能ワークロードや「TensorFlow」「PyTorch」「Spark」などのデータ処理ツール向けに設計されたストレージシステムを発売する。 この「IBM SpectrumAI with NVIDIA DGX」は、IBMのソフトウェア定義ファイルシステム、オールフラッシュストレージ、NVIDIAのGPUシステム「DGX-1」を組み合わせたコンバージドシステムだ。 最近では、ストレージベンダーが、オールフラッシュストレージを採用した、AIワークロードや機械学習に最適化されたアーキテクチャを持つストレージ製品を提供するケースが増えており、IBM SpectrumAIの発売もそうしたトレンドの一環だと言える。過去
関連キーワード PaaS | データ分析 | 機械学習 深層学習や機械学習は、これまでにない革新的なハードウェアの呼び水になる。しかしそのように高度なインフラでジョブを実行するのは容易なことではない。期待の高さにもかかわらず、チームはGPUやTPUを利用する最新の機械学習インフラにジョブを移行させる試みに開発時間の大半を奪われている。 こうした問題が契機となり、GPUをクラウド内の機械学習インフラで正しく動作させるため、ライブラリなどソフトウェアの要素をコンテナにまとめる作業を自動化する、データサイエンスプラットフォームへの関心が高まっている。 併せて読みたいお薦めの記事 〇高まるGPUの需要 GPUデータベースとは CPUとの比較で分かるビッグデータ並列処理 GPUがけん引する“ハード黄金時代”、ディープラーニングやAI処理で需要高まる GPUを活用したインフラ構築 GPUディープラーニ
近年，汎用計算の高速化のためのアクセラレータとして注目されているGPUを，ネットワーク処理に適用する一環として，サーバサイドのSSL処理に注目した論文を読んだので，内容を軽く紹介します． SSLShader - GPU-accelerated SSL Proxy SSLShader SSLShader: Cheap SSL acceleration with commodity processors Proceedings of the 8th USENIX conference on Networked systems design and implementation 2011 なお，評価に使われた実装の一部のソースコードが公開されています． http://shader.kaist.edu/sslshader/libgpucrypto/ 紹介 背景 SSL(Secure Socket
IntelのGPU部門副社長がAMDのRadeon Technologies Groupへ移籍 編集部：佐々山薫郁 Martin Ashton氏（※写真は氏のLinkedInアカウントページより） Imagination Technologies（旧VideoLogic）において20年以上のキャリアを持ち，2016年にIntelへ移籍していたGPUエンジニアのMartin Ashton（マーティン・アシュトン）氏が，北米時間2018年7月9日付けでAMDへ移籍した。 これは氏のLinkedInアカウントページで明らかになったものだが，Intel時代の肩書きはVice President, Core and Visual Computing Group兼Chief Engineer, VTT兼Director of Hardware and Co-Director of Architectu
ニュースリリース 2018/04/18 NEWS ヘテロDB社のGPUを用いたデータベース高速化技術 PG-Stromの販売を開始いたします。 この度、株式会社エルザ ジャパン（東京都港区、代表取締役社長：内藤 万義）は、ヘテロDB社のGPUを用いたデータベース高速化技術であるPG-Stromのサブスクリプション製品、および同ソフトウェアを搭載したアプライアンス製品の販売を2018年4月24日より開始いたします。 画像はイメージです。 ハードウェアの能力を限界まで引き出し、 1U／２UラックサーバでDWH水準の処理能力を実現する PG-Strom バージョン 2.0 PG-Stromとは、最も広く使われているオープンソースのリレーショナルデータベースであるPostgreSQL向けに設計された拡張モジュールで、SQLコマンドから自動生成したGPUプログラムをGPUの持つ数千コアと広帯域メモリ
SQL Server 2017 の GPU サポートについて、まとめておきたいと思います。 https://gist.github.com/MasayukiOzawa/7965ffce226a8f94ba457671dd844b92 に今回勉強をする中で使用したサンプルを置いてあります。 情報については Linux/Docker 版も登場! Microsoft SQL Server 2017 の情報まとめ【5/1 更新】 を確認していただくとよいかと考えていますが、SQL Server 2017 の GPU の対応については次のような記載となっています。 NVIDIA GPU アクセラレーションの実現: R/Python を利用して GPU による高速計算での機械学習も実現、1 秒あたり100 万件の予測処理が可能です。 SQL Server 2017 が GPU を使用可能になっている範
OTOY、余っているGPUリソースをトークンと引き換えに共有するブロックチェーンベースの分散P2P「GPU」レンダリングネットワーク「Render Token（RNDR）」を発表 2017-09-02 OTOYは、GPUリソースを共有するブロックチェーンベースの分散P2P GPUレンダリングネットワーク・プロジェクト「Render Token（RNDR）」を発表しました。 Render Tokenは、余っているGPUリソースをトークンと引き換えに提供することができ、購入した人はそのGPUパワーを使ってPeer to Peerネットワーク上で分散してレンダリング処理できるというエコシスムです。 ブロックチェーン・プロトコルには、「Ethereum」が使用され、公平性、安全面を担います。 このことで、使っていないGPUリソースを有効活用することができ、一方でレンダリングしたい人は低コストで大量
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 日本仮想化技術は7月18日、OpenStack環境でのGPU技術「GPU on OpenStack」の活用を推進していくと発表した。OpenStack環境の仮想マシンやコンテナに対してGPUの計算リソースを割り当てて、ハイパフォーマンスコンピューティングやデスクトップ仮想化などのさまざまな用途で利用できるという。 同技術を活用することで、GPUを業務で活用するユーザーは、利便性の向上や一元管理による運用の効率化を実現できるが、現在、環境構築や利用方法についての情報は十分ではないとの認識を示した。 そこで、日本仮想化技術は、NVIDIAとアスクと協力して環境構築と技術評価を行い、利用者やインフラ管理者にとって役立つ情報を発信していくことと
PG-StromGPUとNVMEの能力をフルに引き出し、並列動作する数千コアの力でPostgreSQLを爆速化、テラバイトを超える大量データに挑むためのオープンソース拡張モジュール。 PG-Stromの概要 PG-Stromは最も広範に利用されているOSS-DBシステムの一つ、PostgreSQL向けの拡張モジュールで、数十TB、数百億件といった規模の大量データの検索、集計、加工といった処理を、GPUやNVME-SSDといった最新のハードウェアの能力を最大限に引き出して、シンプルなシングルノード構成のシステムで、高速に実行するためのソフトウェアです。 GPUの特徴 GPUには数千個のプロセッサコアが搭載され、並列計算を極めて効率よく実行するように設計されています。その一つが行列演算ですが、これは大量の均質なデータに対して同一の演算を同時に実行するという特性があります。SQLにも類似の処理は
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