GPUで高速化したCrayスーパーコンピューターを導入することになったと発表しました。Watersプロジェクトの一環です。GPUを活用してその目的を達成しようと考えています。Watersプロジェクトを活用し、米国各地の科学者やエンジニアが画期的な科学的研究をおこなえるようになります。Dunning)氏は、次のように述べています。GPUの採用が決まったことはNCSAとしてもとてもうれしい出来事です。GPUは大量の数値計算を必要とする処理で驚異的な能力を発揮してくれますし、未来のペタスケール・スーパーコンピューターを費用対効果とエネルギー効率が高い形で構築できるからです。Scott)は、次のように述べています。Watersを当初計画していた以上の科学計算機となるチャンスをつかんだわけです。Watersの登場により、科学コミュニティにおける進歩がさらに加速するものと思われます。Watersのような究極のスーパーコンピューターがあれば、コンピューター・シミュレーションによる自然界のシミュレーションを正確ににおこなえるようになります。いった分野の研究をおこなうことになっています。GPUは、Crayシステムが持つ膨大な数の汎用CPUと併用することで、多くの計算処理を要求するアプリケーションの高速化を実現します。GPUが採用されることになりました。Watersプロジェクトは、科学的・工学的な課題全体についてペタスケールのパフォーマンスを継続的に実現することが主な目的です。Watersアーキテクチャーのこの部分を現実のアプリケーションで効果的に活用する方法を開発していきます。GPUはCUDA並列コンピューティング・アーキテクチャーをベースとした超並列アクセラレーターです。Watersスーパーコンピューターでは、C、C++、Fortranでシンプルなコンパイラー指示を使うか、NVIDIAのCUDAツールを使うことでアプリケーションの開発がおこなえます。コンパイラー指示とは既存のコードに追加するだけで、どのような方法でアプリケーションを自動的に並列化するべきかをコンパイラーに指示するヒントを与えられる方法で、近年、急速に発展しています。GPUについての詳細は、//www.nvidia.co.jp/teslaをご覧ください。CUDAについての詳細は、//developer.nvidia.com/をご覧ください。NVIDIAについてNVIDIAは、1999年にグラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)を発明した時、コンピュータグラフィックスのパワーを世界に目覚めさせました。それ以来、ポータブルメディアプレイヤーからノートブック、ワークステーションまで幅広い範囲におけるインタラクティブなグラフィックス機器で、継続的かつ驚異的なビジュアルコンピューティングの新しい標準を創り上げてきました。NVIDIAのプログラム可能なGPUの専門的技術は、費用のかからない安価な、そして幅広いアクセスができるスーパーコンピューターによる並列処理の進歩を続けています。米国で保有する特許は2,100件以上で、近代的なコンピューティングの基礎となった発見や設計に関するものもあります。日本語サイト//www.nvidia.co.jpをご覧ください。#本参考情報に記載されている記述の中には、Tesla、CUDA、並列処理およびモダンコンピューティングに対する企業特許の効果など将来予測的なものが含まれており、予測とは大幅に異なる結果を生ずる可能性があるリスクと不確実性を伴っています。(SEC)に提出されているNVIDIAの報告書に適宜記載されます。これらの将来予測的な記述は発表日時点での見解に基くものであり、NDIVIAはこれらの記述を更新する一切の義務を負いません。Corporationの商標または登録商標です。仕様は予告なしに変更されることがあります。Corporation。