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J-GLOBAL ID：200902214866183831   整理番号：08A0503622

GPUによる数値計算

著者 (2件)： 高木優一 (山梨大 大学院医学工学総合教育部) ,  鈴木智博 (山梨大 総合情報処理セ)
資料名： 山梨大学総合情報処理センター研究報告(CD-ROM)  (Bulletin of the Yamanashi Univ. Information Network System (CD-ROM))
号： 11  ページ： ROMBUNNO.6  発行年： 2008年03月 
JST資料番号： L6566A  ISSN： 1343-9588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： グラフィックスプロセッサ(以下GPU)の性能向上は著しく理論ピーク性能が500GFLOPSを超えるまでに成長している.GPUは本来グラフィックス処理専用のハードウェアであったがその処理能力の高さから汎用処理向けの研究が行われている.以前のGPUのアーキテクチャは固定パイプラインで構成されていたためグラフィックス以外の用途に使われることはなかった。しかし2001年にプログラマブルシェーダと呼ばれるソフトウェアで制御可能なアーキテクチャが登場し専用の言語を用いることで以前より幅広い処理を行えるようになった.一方,データマイニング,画像処理など広い分野で利用される数値線形代数アルゴリズムに特異値分解がある.各分野において扱う問題の大規模化に伴い,高速な実装が強く求められている.特異値分解をGPUによって高速化することを目的とした実験を行なった.特異値分解のうち特にQR分解の高速化を検討し,CPU(Core2duoE6600)のみの場合と,CPUとGPU(NVIDA社製のGeforce8800GTX)を併用した場合との実行時間を測定し比較を行った結果,GPUを活用することにより最大で約13%の高速化ができた.

シソーラス用語： *専用プロセッサ ,  汎用性 ,  応用向き言語 ,  並列処理 ,  *特異値分解 ,  QR分解 ,  データマイニング ,  画像処理 ,  数値計算 ,  高速化 ,  GPGPU
準シソーラス用語： *GPU

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (2件)： GPU ,  数値計算