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「GPUコンピューティングが世界を変える」
GPGPUで開発をはじめるために知っておくべき10個のこと

18-C-7
                                              馬路 徹
                                   NVIDIA Japan (エヌビディア ジャパン)
                          Solution Architect (ソリューション・アーキテクト)



            Developers Summit 2011
GPGPUで開発をはじめるために知って
おくべき10個のこと
1. GPUの進化

2. GPUコンピューティング・アーキテクチャ

3. コーディング方法

4. GPUコンピューティングによる1-2桁の性能向上

5. GPUはどこにあるか

6. 今日:GPUコンピューティングを学ぶ

7. 明日:GPUコーディングする

8. 明後日:GPUクラウドで動かす

9. 手のひらスーパーコンピューティングを実現するクライアント用チップ

10. 来たるべくパラダイム・シフト

                Developers Summit 2011
1. GPU(Graphic Processor Unit)の進化




                                             2010
                                             Fermi
                                             3 Billion
                                            Transistors


    GPU                     Unified Shader+ CUDA



               Developers Summit 2011
最新のグラフィックス・プロセッサ
実写のようにリアルな3次元グラフィックスをリアルタイム描画




                                   最小限の頂点データでこれを実現
                               テッセレーション技術はx10~x100 の頂点を生成
                               より少ないデータサイズ、通信帯域で描画可能




                                                            Displacement
                                 From Source   Tessellation    Mapping


              Developers Summit 2011
固定機能プロセッサから超並列の汎用
プロセッサへ
GeForce8シリーズ以降


          Vertex



          Triangle



           Pixel


          Raster
         Operation


          Memory

                     Developers Summit 2011
2. GPUコンピューティング・アーキテクチャ
GPUはマルチスレッドを処理する超並列マルチコアプロセッサ

   頂点シェーダ、ジオメトリ・シェーダ及びピクセル・シェーダはSP/SMにより実行される
   GPUコンピューティング・スレッドもSP/SMにより処理される
                       GPUコンピューティング
                                  スレッド                                                     頂点シェーダ                      ジオメトシェーダ                      ピクセルシェーダ
                                                               Host
                                                                                            スレッド                         スレッド                          スレッド


           SP                                             Input Assembler

(32/64b Stream Processor)                         Thread Execution Manager



                  Thread Processors   Thread Processors    Thread Processors   Thread Processors   Thread Processors   Thread Processors   Thread Processors   Thread Processors




                  Paralle   Paralle   Paralle   Paralle    Paralle   Paralle   Paralle   Paralle   Paralle   Paralle   Paralle   Paralle   Paralle   Paralle   Paralle   Paralle
                  l Data    l Data    l Data    l Data     l Data    l Data    l Data    l Data    l Data    l Data    l Data    l Data    l Data    l Data    l Data    l Data
                  Cache     Cache     Cache     Cache      Cache     Cache     Cache     Cache     Cache     Cache     Cache     Cache     Cache     Cache     Cache     Cache




             SM
    (Stream Multiprocessor)                                                                    Load/store



                                                                                            Global Memory




                                                            Developers Summit 2011
NVIDIA GPUのコア数の変遷
プログラマブル・シェーダー数

                                                                                                                  FERMI ARCHITECTURE
1024                                                                          TESLA ARCHITECTURE
                                                                                                                              512
 512                                                                                                             480          480
                                                                                                  480            336          384
 256                                                                    Unified Shader            240            288          288
                                                                                                  216            192          192
                                                                                     128                         144                            Maxwell
 128                                                                    128
                                                                                                  128                                  Kepler
                       Vertex Shader + Pixel Shader                                               112            96           96
                                                                         96
  64                                                                                 64
                                                                                                                 48           48

  32                                                                     32          32
                                                       8+16
                                      6+16             6+16
  16                                                                     16          16
                                      5+12             5+12
                            3+8
   8                                  4+8                                 8
                                                       3+4
                 2+4        3+2       3+4
                                                       2+2
   4
                                                       1+4
         1+4                1+2       1+2                                      ・ 縦軸はプシェーダの数を示しており、性能を示すものではない。
   2             0+2
                                                                               ・ ここでは代表的な製品のみを表示している。

   1
       GeForce    GeForce     GeForce        GeForce          GeForce     GeForce      GeForce     GeForce       GeForce    GeForce
          3          4           5              6                7           8            9          200           400        500
        2001       2002        2003          2004-5           2006-7          2008         2008         2009      2010      2010-11

         DirectX 8            DirectX 9           DirectX 9c                           DirectX 10                        DirectX 11
                                                                        Programmable Shader
                                                                                                               Unified Shader / CUDA




                                                                Developers Summit 2011
GPUの飛躍的な性能向上

                                1800
                                                                                                    GTX580
GFLOPS (32b Single Precision)

                                1600

                                1400
    浮動小数点演算性能




                                                    OVER 1-TFLOPS
                                                (一昔のスーパーコンピュータ並み)                          GTX285
                                1200

                                1000
                                                                               9800 GTX+                     CPU
                                 800                                                                         GeForce
                                                                  8800 Ultra
                                 600
                                                       7900 GTX
                                 400
                                       GeForce 7800 GTX
                                       6800 Ultra
                                 200

                                   0
                                       2004     2005      2006      2007         2008       2009     2010




                                                          Developers Summit 2011
GPUコンピューティング・システム




      4 cores


         CPU                             GPU
      90 GFLOPS SP                 1580 GFLOPS SP


 CPUと協調してGPUの圧倒的なパワーを活用

                Developers Summit 2011
3.コーディング方法
最初に「C with CUDA Extension」を開発

                    void saxpy_serial(int n, float alpha, float
                    *x, float *y)
                    {
                           for (int i=0; i<n; ++i)
標準Cコード                           y[i] = alpha * x[i] + y[i];
                    }
                    // Invoke serial saxpy() kernel
                    saxpy_serial(n, 2.0, x, y);

 CPUからコールし
GPUで実行する関数
                    __global__ void saxpy_parallel(int n, float alpha, float *x, float *y)
                    {
CUDAコード                   int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
                          if (i < n) y[i] = alpha * x[i] + y[i];
                    }
 グローバル・スレッドIDを
そのままインデックスに活用      // Invoke parallel saxpy() kernel (256 threads per block)
                    int nblocks = (n + 255)/256;
                    saxpy_parallel <<< nblocks, 256 >>>(n, 2.0, x, y);


               グリッド、ブロックの次元記載
                                      Developers Summit 2011
多様なコーディング方法を提供




                              GPU コンピューティング・アプリ




            C             OpenCL        tm        Direct                FORTRAN                 Java and
    With CUDA                                    Compute                                         Python
    Extensions            1st GPU demo          1st GPU demo          SW supplied by:           Compute
    Over 60,000           Shipped 1st           Shipped 1st driver    • The Portland            Kernels
    developers            OpenCL Beta           to Microsoft’s          Group                   Driver API
    Running in            Driver                Win7 developers       • NCSA release            Bindings
    Production since      Strategic             Supports all
    July 2007             developers using      CUDA-
    SDK + Lib’s +         NV SW today           Architecture
    Visual Profiler and                         GPU’s
    debugger



                                 NVIDIA GPU
                                 with the CUDA Parallel Computing Architecture

                                   OpenCL is trademark of Apple Inc. used under license to the Khronos Group Inc.

                                   Developers Summit 2011
コーディングの容易性及び性能向上
 コーディングの容易性はコーディング時間で測定 (hours)
 性能は達成された浮動小数点処理性能で測定 (gflops)



      High-level algorithm
Development tool on CPU



        CPU & SSE-SIMD



            Cell Processor



          GPU with CUDA



                                                      Source: Nicolas Pinto, MIT

                             Developers Summit 2011
4.GPUコンピューティングによる1-2桁の性能向上



  146X          36X                  18X                 50X          100X
 医療画像        分子動力学             ビデオトランスコード            MATLAB 演算       宇宙物理学
 ユタ大学        イリノイ大学              Elemental Tech       AccelerEyes     理研




  149X           47X                 20X                130X          30X
金融シミュレーション    線形計画法               3D 超音波解析            量子化学          遺伝子配列解析
 オックスフォード     Universidad           Techniscan       イリノイ大学         メリーランド大学
                Jaime




                            Developers Summit 2011
Tianhe-1A Supercomputer breaks World
    Record with NVIDIA GPU
   The Chinese Supercomputer Tianhe-1A achieved 50% higher performance
    (2.507PFLOPS) than the previous record holder in Top500. ( 28th Oct, 2010 )
   7,168 Tesla M2050 GPU along with 14,336 CPUs used. With CPU alone,
    this performance will demand >50,000 CPUs.




                              Developers Summit 2011
Three of W/W Top5 Supercomputers
using NVIDIA GPU

                                       with NVIDIA
                                           GPU




              Developers Summit 2011
Top5 Supercomputers with
NVIDIA GPU are using less Power




                Developers Summit 2011
5.GPUはどこにあるか




       Developers Summit 2011
GPUはスマートフォンからスーパコンピューターまで
現時点でCUDA実行可能デバイスはPCからスーパーコンピューターまで




             Developers Summit 2011
世界に広がる1,000以上のGPUクラスター


                                                                                             St. Petersburg
                                                                Norwegian
                                                                                               University
                                                               Univ of S & T
                                                                                                  Nizhegorodsky
                                                                               Copenhagen           University
                                                                     Aarhus
                                                    Daresbury Lab     Groningen Max Planck                Kazan Univ
  PNNL       WestGrid
                       Wisconsin                            Oxford               Institute          Institute of                                                        環境研
256 GPUs                        VaTech
        Utah          Argonne                                Cambridge          Braunschweig          Physics                                                          320 GPU
              Fermi                                                                                                                             Peking 大阪府立大
                        Lab OSC Maryland
               Lab                                                                                                                             University 64 GPU
NERSC                               Johns Hopkins                        CEA                                                                                       理研
           NCSA                                                                                                    Chinese Academy              Tsinghua
Berkeley 384 GPUs                 Harvard                                                                                                                 KISTI  110 GPU
                                                                                                                      of Sciences              University
                              Jefferson Labs
              TACC                                                                                                   2000+ GPUs                         SNU
 Stanford                 Georgia Tech
                                                                                                                                         Univ of                       東工大
                                                                                                                         IIT Delhi                          Yonsei
          Delaware   Oak Ridge   UNC                                                                    Indian Inst of               Science & Tech                   1408 GPU
                                                                                                          Tropical
                                                                                                                            NIT Calicut
                                                                                                        Meteorology                                         NCHC 長崎大学
                                                                                                                            Indian Institute                     256 GPU
                                                                                                                LRDE                                   National
                                                                                                                              of Science
                                                                                                                                                     Taiwan Univ
                                                                                                               Dept of          IIT
                                                                                                               Space          Madras
                                                                                                                       Anna
                                                                                                                       Univ




                                                                                                                                                Curtin
                                                                                                                                                                      CSIRO
                                                                                                                                               University
                                                                                                                   稼働中のシステム                                          256 GPUs



                                                                                                               設置予定のシステム                                    Swinburne
                                                                                                                                                            University

                                                                    Developers Summit 2011
6.今日:GPUコンピューティングを学ぶ
 国内外から10冊以上の教材




         Developers Summit 2011
6.今日:GPUコンピューティングを学ぶ
  CUDAに関する特設サイト


CUDA Zoneとは:
開発キット、対応GPU、事例、イベント等の最新情報が掲載



  www.nvidia.co.jp/cuda


           Developers Summit 2011
7.明日:GPUコーディングする
                デバッガ                GPU コンパイラ
               プロファイラー                                   並列化コンパイラ
                                           C                               数値計算
 数値演算
                                          C++                              ライブラリ
 パッケージ           cuda-gdb
              NV Visual Profiler
                                        Fortran
                                                         PGI Accelerator    BLAS
              Parallel Nsight           OpenCL
  MATLAB                                                   CAPS HMPP         FFT
               Visual Studio        DirectCompute
Mathematica                                                  mCUDA         LAPACK
                  Allinea                Java
 NI LabView                                                  OpenMP          NPP
                TotalView               Python
  pyCUDA                                                                    Video
                                                                           Imaging
                                                                           GPULib

                              OEM、ソリューション パートナー




                                Developers Summit 2011
8.明後日:GPUクラウドで動かす
 Amazon EC2 Cluster GPU Instances w/Tesla


 Utilizes HVM with                             Application
  IOMMU pass-through.
 DomU OS and
  applications do direct IO                     DomU OS
  with the GPU.
 100% of Tesla
  goodness!                                          Hypervisor

                                                      Hardware

                       Developers Summit 2011
The Cluster GPU
Quadruple XL Instance

    HVM hosted 64-bit platform
    Dual quad-core processors
    22GB of memory
    10GbE networking
    Two NVIDIA Tesla m2050 GPUs


              $2.10 per hour

                 Developers Summit 2011
9. 手のひらスーパーコンピューティングを
   実現するクライアント用チップ
       NVIDIA Tegra



       Developers Summit 2011
Tegra1   最適設計された8プロセッサが最小電力で同時並列動作可能




                                       Tegra1




              Developers Summit 2011
Tegra2 デュアルCPUコアSoC


8 Dedicated Processors

Highest CPU
Performance

HD 1080p Video

GeForce® Graphics

Ultra Low Power




                     Developers Summit 2011
Tegra 2 は他スマートフォンSoCを凌駕



                CPU 性能                                        GPU性能




  Tegra 2   A      B        C                   Tegra 2       A      B          C

            Coremark                                      GLBench 2.0 - Egypt

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                                               Bridge)
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                                            Motorola Atrix 4G (Tegra2)
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    Best Enabling Technology
                                            NVIDIA Tegra2
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  出荷数を大きく凌駕




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  が参入
 NVIDIA、Qualcom、TIのARM搭載SoCで
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   Intel    Qualcom                  TI        NVIDIA
    x86      ARM                    ARM         ARM
                                             on Tegra2
                                          (Win + MS Office)
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 NVIDIAは次世代ARM Cortex A15ライセンスを入手

 NVIDIAはDenver用にARMアーキテクチャ・ライセンスを入手

 これによりNVIDIAは独自にARM CPUコアの強化をはかる

 NVIDIAはx86に頼ることなく、ラップトップPCからワークステーション、
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                  Developers Summit 2011
GPUはエネルギー効率を追求
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