データ高速演算(高速処理)の得意なCUDA(クーダ)とは


CUDA(クーダ)とはデータ量の大きいグラフィックスの演算処理を、グラフィックス以外の演算処理でも利用できるようにしたNVIDIAが提供するC言語プログラミング使用可の統合開発環境。
元々は科学技術者がGPUの並列計算能力を何とか科学技術計算に使えないかと模索した結果、GPUにおける色の計算に着目し、計算プログラムにおける変数をダミー色とし、そのフィードバックを数値として模写することで結果を得るという方法を生み出したのがGPU汎用計算のはじまりだといわれています。
その後、NVIDIAがCPUの進化に対抗して汎用計算に対応したGPUを開発し電気自動車のテスラなどにも利用されビッグデータや人工知能の開発がすすみ一般的にも利用が急速に利用が広がっている。
世界的にGPU開発企業としてはNVIDIAとAMDの2社で世界的なシェアをとっている。

CUDA NVIDIAの概要

CUDAの活用事例・物流システム(ビッグデータの高速演算)
・部品メーカーのウェブサイト上の部品仕様書
・ネットショップの動画やデータの高速化
CUDAインストレーションの構成ドライバ
CUDAツールキット(コンパイラ)
CUDA SDK(サンプルコード)
メモリの管理CPUとGPUが別々にメモリ空間を持つ
ホスト(CPU)コードでデバイス(GPU)メモリを管理
  ・領域確保/解放
  ・デバイスとの間のデータコピー
  ・グローバル デバイス メモリ(DRAM)が対象
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ゲーム・ソフトの高速演算・表示に欠かす事のできない3Dアクセラレータボードの延長線上の技術として数値計算処理の高速化に適したグラフィックスプロセッサGPU(Graphic Processing Unit)の需要が急増しています。人工知能として各種計算(統計、パターン認識、ニューラルネットワークなど)の高速化についてGRUプログラミングは重要な位置を占めています。

【応用編】
・従来のPC処理と比べて1000倍のスループットを持つ高速計算システムの提供
・上記、GPU搭載PCにおける人工知能技術の提供
・安価で処理能力の高いPCサーバの提供

CUDA NVIDIAのシリーズ名と主な型番・主な用途

GeForce GTX 580
GeForce GTX 680
・一般的な入門編
・ゲームフィジクス、動画編集
Quadro K5000
Quadro 6000
・デザイン/3DCD/CAD
・ビデオアプリケーション           
Tesla K20
Tesla 2075
・計算科学/CAE
・バイオインフォマティクス
・ファイナンス
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【GPU高速処理プログラム開発・受託について】 弊社では上記の内容について、お客様の仕様に合わせたGPUソフトの開発・受託を行っております。ご不明な点、ご質問などございましたらお気軽にお問合せ頂きたく、宜しくお願いいたします。
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