GPU Computing on Business
概要
近年、HPC の界隈ではGPU コンピューティングがかなりポピュラーになってきましたが、ビジネスの世界ではまだまだ普及しているとは言い切れません。
それは、GPU コンピューティングを行うには非常に高い技術が要求されるからです。学術の世界では低コストな人材を容易に調達可能ですが、ビジネスの世界ではそうはいきません。採用、教育、外注、すべてにお金がかかるのです。このようにビジネスの世界では高すぎるコストがGPU コンピューティング普及の妨げの一因となっているのではないでしょうか。
NtParallel
ここでは解決手段の1 例としてNtParallel を紹介したいと思います。
NtParallel はGPGPU による処理の実装の複雑な部分を隠蔽し、どのような言語からでも簡単にGPU コンピューティングを行うことを可能にする、一種のライブラリのようなものです。たとえExcel やVBA、C#、ruby、python などしか使ったことがなくてもGPU コンピューティングの恩恵を得られます。
試したことがある人、試そうと思ったことがある人ならわかると思います。CUDA を使うのも簡単ではないですが、CUDA を使って性能を出すのはさらに大変です。本ページでダウンロードできるプレゼンテーション資料の中では、NtParallel を使ったいくつかのベンチマーク例を紹介しています。対象の問題によりパフォーマンスは異なりますが、数倍～100 倍程度の性能が得られています。まずはNtParallel のようなお手軽ツールを使ってGPU コンピューティングを試してみてはいかがでしょうか。このようなお手軽ツールでまずは可能性を感じてみて、それからCUDA の勉強を始めても遅くはありません。
ニューメリカルテクノロジーズ社
弊社は金融業界で長年HPC に携わってきました。金融リスク管理システムも膨大な計算パワーを必要とするシステムの1 つで、弊社のアプリケーションも100 ノードを超える大規模グリッド環境での実行をサポートしています(Altitude )。
GPU コンピューティングは低コストでこれまでと桁違いの性能を得られる可能性を秘めており、弊社でも引き続き調査研究に取り組んでいくつもりです。
以下は日本のNVIDIA Japan 主催のシンポジウム「GPU コンピューティング2010」で講演した際の講演資料です。
GPU Computing on Business 日本語 (.pdf) [4.0 MB]