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額田彰

著者情報
著者名:額田彰
ぬかだあきら
ヌカダアキラ

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      はじめてのCUDAプログラミング 驚異の開発環境「GPU+CUDA」を使いこなす!
      カテゴリー:情報科学
      4.0
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      • 普通のパソコンに乗っている普通のグラフィックカードを一般的な計算処理に使う方法を解説した本。GPGPUが世間で騒がれるようになった頃、GPGPUやってみてーと思って購入したものの、仕事で使う事を要求されることがついぞなく6章ぐらいまで読んで数年間ほったらかしになっています(しかもその間別のCUDA本買ってるし)。パーソナルコンピュータ(PC)が一般家庭に普及しだした90年台後半、グラフィックアクセラレータ(あるいはグラフィックカード)というものをCPUとは別に用意して画像処理をそちらに委託するアーキテクチャが一般になりました。これはGUIベースのOSやアプリが一般になった事に加え、PC向けゲームが流行ったためでもあります。CPU上で画像処理することも可能ですが、その場合、大量の画像用データの処理の為CPU処理時間を多く使用してしまい、他の処理が行えなくなってしまい、また、アーキテクチャや命令セットが画像処理に特化していないため、画像処理のパフォーマンスもそれほど上がらない為、別に専用ハードウェアを搭載することが一般的になりました。ところが90年台後半から2000年台中盤までのPC向けゲーム(特に洋ゲー)の流行は特筆すべきものがあり、そこに半導体の微細化・高集積技術の発展が重なり、グラフィックアクセラレータの発展は目覚ましいものがありました(そこに当て込んだMicrosoftのDirect XやOpen GLの間口の広さとインターフェース統一という使い勝手のおかげでもありますが)。初めの頃のグラフィックアクセラレータは3Dジオメトリ計算やラスタリングといった機能を固定機能で提供していましたが、時を経るにつれ機能の自由度が上り、プログラマブルシェーダと呼ばれる機能が搭載されるようになりました(Direct X10)。3Dグラフィックの処理には光源-描画対象物(ポリゴンモデル)-カメラ(簡単にいえば画面)の間での光線ベクトル(色の要素毎(基本RGB)の強さを重さとして光の向きとセットにすることでベクトルとして扱う)とその反射/遮蔽を計算する処理があり、この処理の行い方如何で様々なエフェクトを表現することができます。これを陰処理(シェーダ)と呼び、これをソフトウェアで行う物をプログラマブルシェーダと呼びます。さて、ここで取り扱う画像データ(ビットマップやベクトル値や座標値)、本当に画像でなくてはいけないのでしょうか?画像データといってもバイナリになってしまえば区別はつかず、そもハードウェアに与えられたデータが画像であるかを判断する機能は無いのです。ならば、画像の振りをして一般の計算データを与えるのはアリなのか?実はアリなのです。それが、GPGPU。プログラマブルシェーダ用の特殊言語CUDAでデータの処理を記述し、画像データの振りをして処理したいデータを渡す。すると、グラフィックカードに搭載されたGPUの画像処理用のハードウェアを利用して高速にデータ処理が行える。PCゲーム市場要求に牽引されて発展したGPUには簡素ながらも多数のArithmetic Logic Unit(ALU・要するにソフトウェア命令に従って実際にデータ処理をするモジュール)が載っており、これらは並列にデータを処理します(ただし、FPGAと異なり、マルチコアCPUのように逐次処理の流れが複数並列に走っています)。nVidia的にはALUをStreaming Multiprocessorと呼んでいるようですが。現在のマルチコアCPUが2コア~8コアほどが一般的な中、十数コア~数十コアが普通に乗っている物が既にそこにあったというわけです(GPU)。上手く使えば十数年前のスパコンの計算性能が十万円で手に入るわけです(実際スパコン等でもGPU搭載型のものは増えてきています)。というわけで使ってみたくて購入したものの、ほっぽらかしになっています。そろそろまた試してみたくなってきました。
        仕事で大量の算術計算を行うプログラムの開発を依頼されたものの、予算が無い、でもプログラミングの腕には自信がある、もしくはGPUを理解してゲーム等を作ってみたくなった人にお勧めです。
        >> 続きを読む

        2013/01/14 by Shimada

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