ここ暫くブログでまとめていなかった、SSD-to-GPUダイレクトSQL実行機能の進捗について。 この機能をかいつまんで言うと、NVMe-SSDに格納されているPostgreSQLのデータブロックをGPU RAMに直接転送し、そこでSQLのWHERE句/JOIN/GROUP BYを実行することで見かけ上のI/O量を削減するという代物である。 NVIDIAのTesla/Quadro GPUが対応するGPUDirect RDMA機能を使い、SSD<=>GPU間のデータ転送を仲介するLinux kernel moduleを使えば、CPU/RAMにデータをロードする前にGPU上での処理を行うことができる。 しばらく前からScan系の処理には対応していたが、JOIN/GROUP BYへの対応を加え、さらにPostgreSQL v9.6のCPU並列にも追従したということで、簡単なベンチマークなら取れる
みなさん、こんにちは。Retty CTO の樽石です。 この記事は Retty Advent Calendar 25日目です。メリークリスマス。 昨日は @ttakeoka の『MFIにむけてRettyの取り組み』でした。 今年も残りわずかになりました。いかがお過ごしですか？ Retty はこの １ 年でエンジニアがほぼ倍増しました。それによって、情報発信者が増え、Advent Calendar に参加出来るようになりました。みんな楽しそうにしていて、うれしいです。 Retty Inc. Advent Calendar 2016 - Qiita さて、今年最後の Retty Advent Calendar 記事を書くということで、はじめは １年のまとめ的内容にしようかと思いましたが、それでは平凡で面白くありません。そこで、ネタになりそうなマニアックな技術的記事で締めくくりたいと思います。
NVIDIA GPUのKepler/Maxwell世代で*1対応となったDynamic Parallelismという機能がある。 GPUデバイス上で動作するプログラム（Kernel関数と呼ぶ）を起動する際には、そのKernel関数を実行するために同時に何個のスレッドを起動するかを指定する。 例えば、10万レコード分のデータをGPU側に転送して各レコードに対して条件句を評価したいという場合なら、スレッド数=10万を指定すれば、GPU側では実装されている数百～数千コアをタイムスライスで切り替えつつ10万個のスレッドを処理してくれる。 従来、Kernel関数を起動する事をできるのはCPU側でCUDA API関数を用いた場合に限られていたのだが、前述のKepler/Maxwell世代のGPUを使えば、GPU上で実行中のKernel関数から別のKernel関数を起動する事ができるようになる。 事前に
GPU-Accelerated Deep Learning Library in Python Hebel is a library for deep learning with neural networks in Python using GPU acceleration with CUDA through PyCUDA. It implements the most important types of neural network models and offers a variety of different activation functions and training methods such as momentum, Nesterov momentum, dropout, and early stopping. I no longer actively develop
AMD，GPUとCPUで同じプログラムが動く「HSA」の最新動向を公表。Javaへの対応計画も明らかに ライター：塩田紳二 米国時間2013年8月25日から27日まで，米国カリフォルニア州のスタンフォード大学にて，半導体やデバイス関連の学術イベント「Hot Chips」が開催されている。AMDはここで，同社が提唱するGPUコンピューティングフレームワーク「HSA」（Heterogeneous System Architecture）の取り組みと成果について発表するという。 それに先立ち，報道関係者を対象とした電話会議で，その概要が説明されたので，今回はその概要をレポートしてみたい。 CPUとGPUを同じプログラムで扱えるようにするHSAは OpenCLのよりよい実行環境を目指す HSAとはGPUコンピューティングを容易にするための仕組みであり，CPUやGPUといったハードウェアと，その上で
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