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NVIDIAはGPUが商用、モバイル、および科学アプリケーション向けの一般的な処理デバイスになると述べている。

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Anonim

NvidiaのCudaはC言語環境で、開発者は複雑な計算上の問題を解決するために、GPUの多くのコア並列処理能力を利用してソフトウェアを書くことができると同社は述べています。

テグラの最初のバージョンは来年中旬に出荷される予定です。 Cuda氏は、NVIDIAの共同創設者兼社長兼最高経営責任者(CEO)Jen-Hsun Huangは、インタビューで、水曜日のインタビューで述べている。

Cudaは、従来のハイエンドのグラフィックスやゲームでは、目的、パラHuang氏は、さまざまな科学アプリケーションや商用アプリケーション、例えば金融コンピューティングなどで使用可能な「llel」コンピューティングプロセッサを使用していると述べています。 NvidiaはGPUベースのTesla Personal Supercomputerを発表した.Tesla GPUとCudaを使用することで、数分の1のコストでコンピュータクラスタのパワーを提供し、標準的なデスクトップワークステーションのフォームファクタでTesla Personal Supercomputersを提供しているコンピュータメーカーには、Dell、Lenovo、Asus、Western Scientificがあります。新しいコンピュータアーキテクチャが登場し、GPUや他のタイプの並列プロセッサ、従来のCPU(中央処理装置)一緒に働いて、黄は言った。 「CPUは逐次処理には優れているが、並行して動作できる多くの種類の問題がある」とHuangによると、GPUはCPUに比べて数百のプロセッサを搭載しているほど高いパフォーマンスを発揮している。例えば、テスラパーソナルスーパーコンピュータのモデルは、240個のプロセッサが並行して稼動していると発表した。

「異種アーキテクチャ」の重要性を最初に認識したのは、CPUとGPUを使ってビデオゲームや3Dグラフィックスの方がはるかに優れているとHuang氏は述べています。

新しいポジショニングのGPUは、NVIDIAではCPUの代替品としては見られません。 Huang氏は、「Nvidiaは、アプリケーション開発者と協力して、ソフトウェアをCudaアーキテクチャに移植する作業を進めている」とHuang氏は述べている。 C言語でプログラムする能力は、研究者のような洗練されたユーザーが新しいスーパーコンピュータのためにプログラム自体を書くかもしれないことを確実にすると彼は付け加えた。