■講演要旨PDF版 (84KB) ■プレゼンテーション資料 (706KB)    目次 GPGPUの基礎 成功事例と失敗事例 ペタスケール時代に向けて まとめ
	大阪大学大学院情報科学研究科 伊野 文彦

アブストラクト

GPUとは、グラフィクス処理の高速化を目的としたチップのことである。このチップは、家庭用ゲーム機はもとよりパソコンにも搭載されている。このGPUを汎用処理の高速化に応用する試みをGPGPUと言う。このGPGPUについて、いくつかの事例（GPUグリッドによる塩基配列アライメントなど）を紹介し、ペタスケール時代に向けて解決すべき課題や今後の動向について述べる。

キーワード

GPGPU，GPU グリッド，アライメント

　GPU（Graphics Processing Unit）[1]とは，グラフィクス処理の高速化を目的としたチップのことである．このチップは，任天堂の Wiiやソニーのプレイステーション3 などの家庭用ゲーム機はもとより，普通のパソコンにも内蔵されていて，ディスプレイケーブルを辿って行った先のカード上に存在する．GPU は，CPUを超える速度で性能を向上していて，両者の理論演算性能は既に逆転している．例えば，nVIDIA社の GPUは単精度ながらも実測で 330GFLOPS（ 1秒当たり 3300億回の浮動小数点演算）を達成していて，この値は CPUよりも 1桁ほど高い．また，この高速な演算器に対して迅速にデータを供給できるメモリ機構も備えている．
　この GPUを，従来の描画処理の枠を越えて汎用処理の高速化に応用する試みを GPGPU（General Purpose-computation on GPUs）[2]と言う．本講演では，この GPGPUについて，GPUそのもののアーキテクチャやいくつかの成功事例や失敗事例（外科手術のための位置合わせ，GPUグリッドによる塩基配列アライメントおよび LU分解）を紹介し，ペタスケール時代に向けて解決すべき課題や CUDA（Compute Unified Device Architecture）[3]などを含めた今後の動向について述べる．

[1]	Matt Pharr and Randima Fernando (eds.), GPU Gems 2: Programming Techniques for High-Performance Graphics and General-Purpose Computation, Addison-Wesley,2005.
[2]	http://www.gpgpu.org/
[3]	http://developer.nvidia.com/object/cuda.html