NVIDIA CUDAのメジャー・リリース、科学的研究のGPUによる高速化をすばやく簡単に実現
CUDA C/C++/Fortranアプリケーションのパフォーマンス最大化を支援する 画期的なエキスパート・ガイダンス・システムも用意
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| 新しいNVIDIA CUDA Visual Profilerを使うとパフォーマンスの最適化が簡単におこなえます |
2012年1月26日 - カリフォルニア州サンタクララ － NVIDIA（本社：米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO： ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq：NVDA）は本日、CUDA並列コンピューティング・プラットフォームの新しいバージョンをリリースしました。コンピューター処理を活用する生物学者、化学者、物理学者、地球物理学者などの研究者およびエンジニアは、このプラットフォームを利用すると、シミュレーションや計算処理におけるGPU処理を容易に推進することができます。
新しいNVIDIA® CUDA®並列コンピューティング・プラットフォームでは、以下のように3つの大幅な機能を拡張いたしました。
- 自動パフォーマンス解析搭載のVisual Profilerを見直し、アプリケーションの高速化がいままで以上に容易になりました。
- 幅広く利用されているLLVMオープンソースのコンパイラ・インフラストラクチャーをベースとしたコンパイラを用意しました。アプリケーション・パフォーマンスが10％、スピードアップします。
- 画像処理関数と信号処理関数を数百種類追加し、NVIDIAパフォーマンス・プリミティブ（NPP）ライブラリーのサイズを倍加しました。
オープンソースの分子動力学プロジェクト、HOOMD-blueのリードデベロッパーであるジョシュア・アンダーソン（Joshua Anderson）氏は、次のように述べています。「新しいVisual Profilerは驚異的です。ほんの何回かクリックしただけでアプリケーションのパフォーマンス解析を自動的におこない、問題がありそうな場所をハイライトで教えてくれるとともに改善に役立ちそうなベストプラクティスの提案へのリンクも提供してくれるのです。これを使えば、さまざまな種類のアプリケーションについて高速化をすばやく簡単におこなうことができます。」
ICHEC（Irish Centre for High-End Computing）のシニア・ソフトウェア・アーキテクト、ジャイルス・シバリオ（Gilles Civario）氏は、次のように述べています。「LLVMコンパイラーを使ってみたところ、財務リスクのリアルタイム分析用コードをコンパイルし直すだけでパフォーマンスが10％近くもスピードアップしました。新しくリリースされたCUDAを使ってほかの部分もチューニングしたらどれほどのパフォーマンス向上が実現できるのか、とても楽しみです。」
CUDA並列コンピューティング・プラットフォームの最新リリースには、以下の新機能が搭載されています。なお、このプラットフォームは、//developer.nvidia.com/getcudaにあるNVIDIAデベロッパー・ウェブサイトから無償で入手できます。
新しいVisual Profiler－パフォーマンス最適化がさらに簡単に
新しいVisual Profilerは、どのような経験レベルの開発者であってもパフォーマンスが最大となるコードの最適化が簡単におこなえます。自動パフォーマンス解析が搭載されているほか、ステップ・バイ・ステップで最適化の提案をおこなってくれるエキスパート・ガイダンス・システムも用意されており、アプリケーションのパフォーマンスを制約しているボトルネックを特定し、最適化ガイドへのリンクで対策を提案してくれます。新しいVisual Profilerを使えば、パフォーマンス・ボトルネックを簡単に特定し、対策を講じることができるのです。
LLVMコンパイラ－アプリケーション・パフォーマンスが10％向上
LLVMは幅広く利用されているオープンソースのコンパイラ・インフラストラクチャーで、モジュール型の設計となっているため、サポートするプログラミング言語やプロセッサー・アーキテクチャーを簡単に追加できます。新しいLLVMベースのCUDAコンパイラを使うと、コンパイルし直すだけで、GPUによる高速化を施した従来のアプリケーションに対して最大でさらに10％もパフォーマンスを高められます。また、LLVMはモジュール型の設計となっているため、NVIDIA以外のプロセッサー・アーキテクチャーに対応したカスタムLLVMソリューションをサードパーティーのソフトウェア・ツール開発者が提供することも可能です。この場合、NVIDIA GPUと他ベンダーのプロセッサーでCUDAアプリケーションを走らせることができます。
新しい画像処理・信号処理のライブラリー－NPPライブラリーによる“ドロップイン”アクセラレーション
NVIDIAは画像処理関数と信号処理関数を数百種類も追加し、NPPライブラリーのサイズを倍加しました。この結果、画像処理や信号処理のアルゴリズムを使うケースでGPUアクセラレーションのメリットを簡単に得られるようになりました。アプリケーションにライブラリー・コールを追加するだけなので、基本的にどのような開発者であっても利用できます。最新のNPPライブラリーは、基本的なフィルタリングから高度なワークフローに至るまで、幅広い画像処理・信号処理のアルゴリズムで活用可能です。
CUDAについて
CUDAはNVIDIAが提唱する並列コンピューティングのプラットフォームとプログラミングモデルであり、GPUの処理能力を活用してコンピューティングのパフォーマンスを劇的に高めることができます。NVIDIA CUDA GPUはGPUコンピューティングのプログラミングモデルとAPI、そして、CUDA C/C++/Fortran、OpenCL、DirectComputeなどの言語をすべてをサポートしています。CUDAプログラミングモデルをカリキュラムに組みこんでいる大学は、500校を超えています。また、CUDA並列プログラミング・プラットフォームのダウンロード数は、すでに120万回を超えています。
NVIDIA CUDA並列コンピューティング・プラットフォームの詳細については、www.nvidia.com/cudaにあるCUDAウェブサイトをご覧ください。
そのほか、NVIDIAニュース＆イベントにおいて、NVIDIA関連のニュース、会社や製品に関する情報、動画／画像など、さまざまな情報を提供しています。
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、コンピュータグラフィックスのパワーを世界に知らしめました。マルチコア・プロセッサであるGPUは、PCゲームの分野で没入感の強い世界をゲーマーに提供するとともに、プロフェッショナルな分野ではシャンプーのボトルから飛行機にいたるまで、さまざまな物の設計を可能にしました。また、並列処理の能力が高く、研究者が使う高性能アプリケーションを効率的に実行することが可能で、世界中のスーパーコンピューターにも採用されています。最近、NVIDIAは急速に成長しつつあるモバイル・コンピューティングにも参入して電話やタブレットにプロセッサを供給するとともに、車載インフォテインメント・システムにもプロセッサを供給するようになりました。米国で保有する特許は2,200件以上で、近代的なコンピューティングの基礎となったアイデアに関するものもあります。より詳しい情報については、//www.nvidia.co.jp あるいは日本語サイト//www.nvidia.co.jpをご覧ください。
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本参考情報に記載されている記述の中には、NVIDIAのCUDAプラットフォームおよびモダンコンピューティングに対する所有特許の影響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。これらのリスクと不確実性に関してはこれらに限らず、世界的な経済環境、サードパーティーに依存する製品の製造、組立、梱包、試験、技術開発および競合による影響、新しい製品やテクノロジの開発あるいは既存の製品やテクノロジの改良、当社製品やパートナー企業の製品の市場への浸透、デザイン、製造、あるいはソフトウェアの欠陥、ユーザの嗜好および需要の変化、業界標準やインターフェースの変更、システムを統合する際の当社製品および技術の予期せぬパフォーマンスの損失などがあり、その他のリスクの詳細に関しては、Form 10-Qの2011年11月22日を末日とする会計年度レポートなど、米証券取引委員会（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。
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