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CPUã¨GPUã®ãƒžãƒ«ãƒã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‡ã‚£ãƒ³ã‚°ã®é•ã„ã«ã¤ã„㦠- arutema47's blog
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルãƒã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‡ã‚£ãƒ³ã‚°ã¨ã¯ï¼Ÿ CPUã¨GPUã®ãƒžãƒ«ãƒã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‡ã‚£ãƒ³ã‚°ã®é•ã„をブãƒã‚°ã«ã¾ã¨ã‚ã¦ã„ãŸã‘ã©ä¾‹ã«ã‚ˆã£ã¦èª°ã‚‚興味ãªã•ãã†â€” arutema47 (@arutema47) 2021å¹´8月16æ—¥ ã¤ã¶ã‚„ã„ãŸã‚‰èªã¿ãŸã„æ–¹ãŒå¤šãã†ã ã£ãŸã®ã§å®Œæˆã•ã›ã¾ã—ãŸã€‚ マルãƒã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‡ã‚£ãƒ³ã‚°ã¨ã¯ãƒ¡ãƒ¢ãƒªé…å»¶ã‚’éš è”½ã—スループットを上ã’ã‚‹ãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚¦ã‚§ã‚¢ã®ãƒ†ã‚¯ãƒ‹ãƒƒã‚¯ã§ã™ã€‚ ãŸã CPUã¨GPUã§ä½¿ã‚れ方ãŒã‹ãªã‚Šç•°ãªã‚‹ãŸã‚ã€ãã®é•ã„ã«ã¤ã„ã¦è€ƒãˆã¦ã¿ã‚‹è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ （SIMDã«ã¤ã„ã¦ä¸¦åˆ—プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã®è¦³ç‚¹ã‹ã‚‰è§¦ã‚Œã‚‹ã¹ãã§ã—ãŸãŒã€æ™‚é–“ç„¡ã„マルãƒã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‡ã‚£ãƒ³ã‚°ã«æ³¨ç›®ã™ã‚‹ãŸã‚åˆç‰ˆã§ã¯çœãã¾ã—ãŸã€‚） 本記事ã«ã¤ã„㦠本記事ã¯CPUã¨G
AMD，GPUã¨CPUã§åŒã˜ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ãŒå‹•ã「HSAã€ã®æœ€æ–°å‹•å‘を公表。Javaã¸ã®å¯¾å¿œè¨ˆç”»ã‚‚明らã‹ã«
AMD，GPUã¨CPUã§åŒã˜ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ãŒå‹•ã「HSAã€ã®æœ€æ–°å‹•å‘を公表。Javaã¸ã®å¯¾å¿œè¨ˆç”»ã‚‚明らã‹ã« ライター：塩田紳二 米国時間2013å¹´8月25æ—¥ã‹ã‚‰27æ—¥ã¾ã§ï¼Œç±³å›½ã‚«ãƒªãƒ•ã‚©ãƒ«ãƒ‹ã‚¢å·žã®ã‚¹ã‚¿ãƒ³ãƒ•ã‚©ãƒ¼ãƒ‰å¤§å¦ã«ã¦ï¼ŒåŠå°Žä½“やデãƒã‚¤ã‚¹é–¢é€£ã®å¦è¡“イベント「Hot Chipsã€ãŒé–‹å‚¬ã•ã‚Œã¦ã„る。AMDã¯ã“ã“ã§ï¼ŒåŒç¤¾ãŒæå”±ã™ã‚‹GPUコンピューティングフレームワーク「HSAã€ï¼ˆHeterogeneous System Architecture）ã®å–り組ã¿ã¨æˆæžœã«ã¤ã„ã¦ç™ºè¡¨ã™ã‚‹ã¨ã„ã†ã€‚ ãã‚Œã«å…ˆç«‹ã¡ï¼Œå ±é“関係者を対象ã¨ã—ãŸé›»è©±ä¼šè°ã§ï¼Œãã®æ¦‚è¦ãŒèª¬æ˜Žã•ã‚ŒãŸã®ã§ï¼Œä»Šå›žã¯ãã®æ¦‚è¦ã‚’レãƒãƒ¼ãƒˆã—ã¦ã¿ãŸã„。 CPUã¨GPUã‚’åŒã˜ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã§æ‰±ãˆã‚‹ã‚ˆã†ã«ã™ã‚‹HSA㯠OpenCLã®ã‚ˆã‚Šã‚ˆã„実行環境を目指㙠HSAã¨ã¯GPUコンピューティングを容易ã«ã™ã‚‹ãŸã‚ã®ä»•çµ„ã¿ã§ã‚り，CPUã‚„GPUã¨ã„ã£ãŸãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚¦ã‚§ã‚¢ã¨ï¼Œãã®ä¸Šã§
Lee et al. (2010), Debunking the 100X GPU vs. CPU Myth: An Evaluation of Throughput Computing on CPU and GPUã®ãƒ¡ãƒ¢ï¼ˆæ›¸ãã‹ã‘） - t_azu’s diary
è¦ç‚¹ã¨ãªã‚‹ã§ã‚ã‚ã†éƒ¨åˆ†ã ã‘日本語ã§ã¾ã¨ã‚ã¦ãŠã。Lee et al. (2010) 1. Introduction ã“ã®è«–æ–‡ã®è¦ç‚¹ã¯ä»¥ä¸‹ã®3ã¤ã€‚ éŽåŽ»ã«å¤šæ•°å˜åœ¨ã—ãŸã€GPUã¯100å€ã‹ã‚‰100å€ã‚‚ã®æ€§èƒ½ã‚’æŒã¤ã¨ä¸»å¼µã™ã‚‹è«–æ–‡ã®å†…容をå†æ¤œè¨Žã—ãŸã€‚検討ã«ãŠã„ã¦ã€CPUã¨GPU両方を最é©åŒ–ã—ãŸã€‚ãã®çµæžœã€GPUã¯å¹³å‡2.5å€ã®æ€§èƒ½ã‚’CPU比ã§æŒã¤ã“ã¨ãŒã‚ã‹ã£ãŸã€‚ã¤ã¾ã‚Šã€CPUã¨GPUã¯åŒã˜åœŸä¿µï¼ˆballpark）ã«ã‚ã‚‹ã‚‚ã®ãªã®ã 。 並列化（並行化ã€ã®æ–¹ãŒè‰¯ã„ã®ã‹ãªï¼‰ã®æ‰‹æ®µã«kernel（ã“ã“ã§ã¯ã‚¢ãƒ—リケーションã€ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã¨ã„ã£ãŸæ„味らã—ã„）ã®å®ŸåŠ¹æ€§èƒ½ãŒã©ã®ã‚ˆã†ã«ä¾å˜ã™ã‚‹ã‹ã‚’ã€ç³»çµ±çš„ã«åˆ†é¡žã—ã¦ã¾ã¨ã‚ãŸã€‚ CPUã¨GPUã®æ€§èƒ½ã®é•ã„を分æžã—ã€ã‚¢ãƒ¼ã‚テクãƒãƒ£ã®ä¸ã§ã€æ€§èƒ½ã«å½±éŸ¿ã‚’与ãˆã‚‹ä¸»è¦ãªéƒ¨åˆ†ã‚’特定ã—ãŸã€‚ 2. The workload: throughput computing kernels 14
Debunking the 100X GPU vs. CPU Myth (訳:GPUãªã‚‰100å€é€Ÿã„ã¨ã„ã†ç¥žè©±ã‚’覆ã™) - 2012-12-02 - J
ã“ã®è¨˜äº‹ã¯ GPGPU Advent Calender ã®äºŒæ—¥ç›®ã®è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ 二日目ã®å†…容ãŒã‚³ãƒ¬ã‹ã‚ˆï¼ã¨ã„ã†ã¿ãªã•ã‚“ã®ã¤ã£ã“ã¿ãŒæœ¬ç·¨ã§ã™ã€‚以下ã®å†…容ã¯ã‚ªãƒžã‚±ã¨ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ http://pcl.intel-research.net/publications/isca319-lee.pdf 時ã¯2010年…ãーã 使ãˆã°100å€ã¨ã‹1000å€ã¨ã‹é€Ÿããªã‚‹ã‚“ã§ã—ょ？ãªã‚“ã§CPUãã‚“ãªé…ã„ã®ï¼Ÿãªã©ã¨ã€ä¸–ç•Œä¸ã§ãƒœãƒã‚¯ã‚½ã«è¨€ã‚ã‚ŒãŸIntelã¯ã€ã¤ã„ã«ãƒ–ãƒåˆ‡ã‚Œã¦ã€ã€ŒãŠå‰ã‚‰ã¯å…¨å“¡é–“é•ã£ã¦ã‚‹ï¼ä¿ºãŒãã®é–“é•ã„ã‚’æ£ã—ã¦ã‚„ã‚‹ï¼ã€ã¨ã„ã†å†…容ã®è«–文をISCAã«æŠ•ç¨¿ã™ã‚‹ã®ã ã£ãŸâ€¦ ã¨ã„ã†äº‹æƒ…ã ã£ãŸã®ã‹ã©ã†ã‹ã¯çŸ¥ã‚‰ãªã„ã§ã™ãŒã€å†…容ã¨ã—ã¦ã¯ã€â†“ã“ã®ã‚°ãƒ©ãƒ•ãŒå…¨ã¦ã‚’物語ã£ã¦ã„ã¦ã€ 「GPUã ã¨100å€é€Ÿã„ã¨ã‹è¨€ã†ã‘ã©ã€ã‚ã‚Œã¯CPUã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’最é©åŒ–ã—ã¦ãªã„ã‹ã‚‰ã§ã€CPUも最é©åŒ–ã™ã‚Œã°ã€å¹³å‡ãŸã£ãŸã®2.5å€ã—ã‹é€Ÿããªã‚‰ãªã„ã€ã€ã¨ã„ã†
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