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![TOP500 List（2015, Jun.）
http://www.top500.org/lists/2015/6/
GPGPU実践基礎工学6
計算機名称（設置国） アクセラレータ
実効性能[PFlop/s]
/ピーク性能
[PFlop/s]
消費電力[MW]
1 Tianhe‐2 (China) Intel Xeon Phi 33.9/54.9 17.8
2 Titan (U.S.A.) NVIDIA K20x 17.6/27.1 8.20
3 Sequoia (U.S.A.) − 17.2/20.1 7.90
4 K computer (Japan) − 10.5/11.3 12.7
5 Mira (U.S.A.) − 8.59/10.1 3.95
6 Piz Daint (Switzerland) NVIDIA K20x 6.27/7.79 2.33
7 Shaheen II(Saudi Arabia) 5.54/7.24 2.83
8 Stampede (U.S.A.) Intel Xeon Phi 5.17/8.52 4.51
9 JUQUEEN (Germany) − 5.01/5.87 2.30
10 Vulcan (U.S.A.) − 4.29/5.03 1.97
2015/10/21](https://image.slidesharecdn.com/gpgpubasic07-160306181136/85/2015-GPGPU-7-6-320.jpg)
![CPUの理論性能
GPGPU実践基礎工学9
公式
FLOPS = 1コアの演算性能 [？]
× コア数 [core]
× CPUの動作周波数 [Hz=clock/sec]
1コアの演算性能
＝1度に発行出来る浮動小数点演算命令
単位は[Floating Point Operations/clock/core]
性能の評価には動作周波数だけでなく，1コアが1クロックで
発行できる命令数が重要
2015/10/21](https://image.slidesharecdn.com/gpgpubasic07-160306181136/85/2015-GPGPU-7-9-320.jpg)
![コプロセッサ，アクセラレータ
GPGPU実践基礎工学41
万能的な能力を求められるCPUとは異なり，専用の役割
だけをこなす
性能あたりのパフォーマンスが高い
消費電力，体積，購入額
2015/10/21
System
Effective
Speed
[Gflops]
Cost/speed
[$/Gflops]
Power/speed
[Watt/Gflops]
Size/speed
[liter/Gflops]
Xeon E5430
(Dual Quad‐
Core)
115 21.0 3.7 0.39
PLAYSTATION3 157 2.8 1.3 0.06
GeForce
9800GTX
569 2.6 0.5 0.05
MDGRAPE‐3 355 32.8 0.7 0.07
成見哲,濱田剛,小西史一,アクセラレータによる粒子法シミュレーションの加速,情報処理,50(2),pp.129‐139(2009).
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- 19. CPUの性能向上 GPGPU実践基礎工学19 FLOPS = 1コアの演算性能 ×コア数 × CPUの動作周波数 1コアの演算性能の向上 演算器（トランジスタ）の増加 コア数の増加 トランジスタの増加 CPUの動作周波数 回路の効率化や印可電圧の向上 動作周波数の向上に注力 （ほぼ全ての処理が速くなる） 様々な機能を追加 • パイプライン処理 • スーパースカラ実行 • 分岐予測等 2015/10/21
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- 22. CPUの性能向上* 電子回路の構成部品 機械式リレー 真空管 トランジスタ IC (Integrated Circuit) LSI (Large Scale Integrated Circuit) 製造技術の進歩による配線の細線化 250nm→180nm→130nm→90nm→65nm→45nm→32nm→22nm 10nmまではなんとかなりそう→3次元構造へ 集積できるトランジスタ数の増加 抵抗の低下による消費電力低減 集積率が上昇 2015/10/21GPGPU実践基礎工学22 *姫野龍太郎，絵でわかるスーパーコンピュータ，講談社 (2012)
- 23. CPUの性能向上* 製造技術の進歩による配線の細線化 1.集積できるトランジスタ数の増加 同じ面積に集積できるトランジスタ数が増加 複雑な回路を構成 2.プロセッサの処理速度の向上 抵抗が線幅に比例して減少し，消費電力が低下 減少した電力を周波数向上に利用 1秒あたりに0と1を切り替える回数（動作周波数）を増加 (トランジスタ スイッチング速度，消費電力等のキーワードでGoogling) 2015/10/21GPGPU実践基礎工学23 *姫野龍太郎，絵でわかるスーパーコンピュータ，講談社 (2012)
- 24. ムーアの法則* インテルの共同設立者ムーアによる経験則 半導体の集積率は1年で倍になる 後に「18ヶ月で2倍」に修正 2015/10/21GPGPU実践基礎工学24 http://en.wikipedia.org/wiki/Moore%27s_law *Moore, G.E., Electronics, Vol.38,No.8(1965). http://ja.wikipedia.org/wiki/ムーアの法則 姫野龍太郎，絵でわかるスーパーコンピュータ， 講談社 (2012)に掲載されている絵を基に作成 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 103 104 105 106 107 108 109 1010 NumberofTransistors 4004 8008 8080 8086 286 Intel386プロセッサ Intel486プロセッサ インテルPentiumプロセッサ インテルPentium IIプロセッサ インテルPentium IIIプロセッサ インテルPentium 4プロセッサ インテルItaniumプロセッサ インテルItanium 2プロセッサ デュアルコアインテルItanium 2プロセッサ ムーアの法則 （12ヶ月で倍） ムーアの法則 （18ヶ月で倍）
- 25. CPUの性能向上の限界 製造技術の進歩による配線の細線化 抵抗が線幅に比例して減少し，消費電力が低下 減少した電力を周波数向上に利用 細線化により絶縁部分も狭小化 漏れ電流が発生し，消費電力が減少しない 駆動する電力を上げると発熱量も増加 空冷の限界に到達 動作周波数が停滞 GPGPU実践基礎工学25 2015/10/21
- 26. ポラックの法則* 2倍のトランジスタを使っても，プロセッサの性能はその 平方根倍（1.4倍）程度にしか伸びない 消費電力は2倍，性能は1.4倍 一つのCPUに複数のプロセッサ（コア）を搭載 消費電力を上げずに“理論的な”性能を倍に プログラムの作り方に工夫が必要 GPGPU実践基礎工学26 *http://ja.wikipedia.org/wiki/ポラックの法則 http://en.wikipedia.org/wiki/Pollack%27s_Rule 2015/10/21
- 27. CPUの性能向上 2015/10/21GPGPU実践基礎工学27 半導体回路 の細線化 消費電力が 低下 低 下 分の 電 力をトランジ スタのスイッ チングに利用 動作周波数 向上 性能向上 ムーアの法則
- 28. CPUの性能向上 2015/10/21GPGPU実践基礎工学28 半導体回路 の細線化 消費電力が 低下 低 下 分の 電 力をトランジ スタのスイッ チングに利用 動作周波数 向上 性能向上 絶縁部が狭くなり 漏れ電流が発生， 電力が低下しない 消費電力の増加に よって発熱量が増 加，空冷の限界 2倍のトランジスタ を使っても性能は 1.4倍程度にしか 伸びない ムーアの法則
- 29. CPUの性能向上 2015/10/21GPGPU実践基礎工学29 半導体回路 の細線化 消費電力が 低下 低 下 分の 電 力をトランジ スタのスイッ チングに利用 動作周波数 向上 性能向上 絶縁部が狭くなり 漏れ電流が発生， 電力が低下しない 消費電力の増加に よって発熱量が増 加，空冷の限界 2倍のトランジスタ を使っても性能は 1.4倍程度にしか 伸びない コア数の増加 ムーアの法則
- 30. CPUの性能向上 FLOPS = 1コアの演算性能 ×コア数 × CPUの動作周波数 1コアの演算性能の向上 演算器（トランジスタ）の増加 コア数の増加 トランジスタ数の増加 CPUの動作周波数 回路の効率化や印可電圧の向上 劇的な性能向上は期待できない コンパイラの最適化を利用 複数のコアを使うように プログラムを書かないと 速くならない 2015/10/21GPGPU実践基礎工学30
- 31.
- 32. 疑似的なマルチコア GPGPU実践基礎工学32 Hyper Threading Technology 一つの物理CPUを複数のCPUに見せる技術 CPU内のレジスタやパイプラインの空きを利用 10～20%程度の高速化 資源1 資源2 資源3 資源4 シングルコアCPU Hyper Threading Technology 資源1 資源2 資源3 資源4 処理時間 2015/10/21
- 33. マルチコアCPUの種類 GPGPU実践基礎工学33 均一（ホモジニアス，Homogeneous）なプロセッサ 一つのCPUの中に，同じ構造を持ったコアを複数持つ 全てのコアが同じ性能を持つ プログラムの並列化が容易 不均一（ヘテロジニアス，Heterogeneous）なプロセッサ 一つのCPUの中に，異なる構造を持った数種類のコアを持つ 複雑な処理が得意なコア（少数）と簡単な処理が得意なコア （多数）を持つ それぞれのコアを意識したプログラミングが必要 2015/10/21
- 34. マルチコアCPU GPGPU実践基礎工学34 均一（Homogeneous）なプロセッサ Intel Coreシリーズ AMD Phenomシリーズ 富士通 SPARCシリーズ 2015/10/21
- 35. マルチコアCPUの厳密な呼び方* GPGPU実践基礎工学35 現在コアと呼んでいるのは，シングルコアCPUそのもの 厳密な定義に沿えば，マルチコアCPUは一つのチップに 複数のCPUを搭載 ×マルチコアCPU ○ マルチコアチップ 2015/10/21 *小柳義夫, 中村宏, 佐藤三久, 松岡聡, 計算科学別巻 スーパーコンピュータ, 岩波書店, 2012
- 36. マルチコアCPU GPGPU実践基礎工学36 不均一（Heterogeneous）なCPU Cell Broadband Engine 1個の汎用プロセッサと8個の演算用プロセッサの組合せ AMD APU (Accelerated Processing Unit) CPUとGPUを統合 Intel Core iシリーズ（第2世代以降） GPUを搭載 2015/10/21
- 37. コプロセッサ，アクセラレータ GPGPU実践基礎工学37 コンピュータの特定の機能や処理能力を向上させるハー ドウェア CPUで行っていた処理を専用ハードウェアが担当 動画像のエンコード・デコード等 コンピュータシミュレーションではCPUの代わりに計算を 実行するハードウェアを指す 画像処理装置(Graphics Processing Unit) メニーコアプロセッサ(Intel Xeon Phi, PEZY‐SC) 2015/10/21
- 38. メニーコアプロセッサ GPGPU実践基礎工学38 Intel Xeon Phi*1 OSを搭載しており，接続しているワークステーションとは独立 して動かすことが可能 61コアCPU（1GHz）, メモリ8GBのLinuxサーバ 理論演算性能（単精度） 約1 TFLOPS CPUからの制御が必要なアクセラレータとは異なる アーキテクチャがIntel CPUと同じであるため，コンパイルし 直すだけで動作する 新モデルを投入予定*2 72コア，メモリ16GB 理論演算性能3.0 TFLOPS 2015/10/21 *1http://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/processors/xeon/xeon‐phi‐detail.html *2http://news.mynavi.jp/articles/2014/11/17/sc14/
- 39. メニーコアプロセッサ GPGPU実践基礎工学39 PEZY‐SC* 株式会社PEZYComputingの1,024コアの低消費電力型メ ニーコアプロセッサ 1024コア，動作周波数733MHz 理論演算性能 単精度 3.0 TFLOPS 倍精度 1.5 TFLOPS 日本の次世代スーパーコンピュータに搭載 2015/10/21 *http://www.pezy.co.jp/products/pezy‐sc.html
- 40. GPU 画像処理を行う専用パーツを数値計算用に利用 グラフィックス処理に特化した演算器（コア）を搭載 一つのコアは低性能 並列処理で全体の処理を高速化 GPGPU (General Purpose computing on GPU) グラフィックス処理用の専用チップであるGPU（Graphics Processing Unit）を一般的な目的（General Purpose）に 利用 GPUを科学計算に利用することを特にGPU Computingと呼ぶ GPGPU実践基礎工学40 2015/10/21
- 41. コプロセッサ，アクセラレータ GPGPU実践基礎工学41 万能的な能力を求められるCPUとは異なり，専用の役割 だけをこなす 性能あたりのパフォーマンスが高い 消費電力，体積，購入額 2015/10/21 System Effective Speed [Gflops] Cost/speed [$/Gflops] Power/speed [Watt/Gflops] Size/speed [liter/Gflops] Xeon E5430 (Dual Quad‐ Core) 115 21.0 3.7 0.39 PLAYSTATION3 157 2.8 1.3 0.06 GeForce 9800GTX 569 2.6 0.5 0.05 MDGRAPE‐3 355 32.8 0.7 0.07 成見哲,濱田剛,小西史一,アクセラレータによる粒子法シミュレーションの加速,情報処理,50(2),pp.129‐139(2009). best second best