インフィニティソリューションズ株式会社ブログ

コンピュート・エンジンのガチンコ対決

GPUは、Graphic Processing Unitの略だが、いつのまにか、HPCの世界でも、CPUとは別に、演算機能を担うコンポーネントとして活用され、数多くのスーパーコンピュータがGPUにより、高性能をたたき出している。ただGPUと聞くと、どうしてもFPSを思い出してしまう。昔の汎用機にアタッチする技術計算専用装置で、アタッチドプロセッサなどとよんでいたもので、その代表格がFloating Point Systemsだった。FPSとはその後、思い出深い経験をしたのだが、その話は別の機会にするとして、このCPUにアタッチするコンピュート・エンジン分野において、ガチンコ対決が始まっているようだ。

SD Timesの記事から。

‘After five years of work on CUDA for supplemental compute, nVIDIA is squaring off with the biggest chip-maker in the world. These two titans of processing cores are both pushing PCI-X-based methods of expanding the compute power of desktops, but their respective approaches and solutions couldn’t be any more divergent.’

「5年間の補助演算器CUDA開発後、nVIDIAは世界最大のチップメーカーと対峙している。この2人の計算コアの巨人はデスクトップの計算パワーを拡張する方法としてPCI-Xベースの手法を押しているが、両者の手法やソリューションは全く異なっている。」

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‘The new Intel Phi co-processor is quite different from an nVIDIA GPU. The Phi is a MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data) machine, while the GPU is SIMD (Single Instruction, Multiple Data) machine. The Phi is useful only for HPC, while the GPU can run games and graphical simulations as well. The Phi runs its own Linux and presents as a cluster, while GPUs are treated as on-device equipment and managed alongside the CPU.’

「新しいInte Phiコプロセッサは、nVIDIA GPUとは全く異なっている。PhiはMIMIDマシンだが、GPUはSIMDマシンだ。PhiはHPCにのみ有効だが、GPUはゲームやグラフィカルなシミュレーションにも使える。PhiはLinux上で動作し、クラスターして見えるが、GPUはオンデバイス装置として扱われ、CPUとならんで管理される。」

‘Intel has focused on bringing its existing compilers and tools to this new processing platform, while nVIDIA has spent the past five years building a community around its CUDA platform, and around GPU compute in general.’

「インテルは既存のコンパイラとツールをこの新しい処理プラットフォームにもたらすことに注力してきたが、一方nVIDIAは過去5年、CUDAプラットフォームおよびGPUコンピュート全般に関するコミュニティ作りに費やしてきた。」

‘Ian Buck, general manager of GPU at nVIDIA, said that “Fundamentally, for HPC, it’s about expressing the parallelism. These accelerators are designed to process this stuff in parallel.” To that end, developers using an nVIDIA GPU to run their code can generate a single thread, and have it replicated across the GPU cores into the tens of thousands of threads. He said this parallelism is easy to get with CUDA.’

「nVIDIA社のGPU担当ジェネラルマネージャIan Buch氏いわく、『基本的に、HPC向けでは、並列に対応することだ。アクセラレータは、並列に処理するよう設計されている』。結局、nVIDIA GPUを使ってコードを実行しようとする開発者は、単一スレッドを生成し、それを複製し、何万ものスレッドをGPUコアに割り当てれば良い。並列は、CUDAではやりやすい。」

‘But James Reinders, director of software products and multicore evangelist at Intel, said this is a benefit of the Phi, not a hindrance. Using the MPI programming model to treat the Phi as if it were a Linux cluster makes this desktop HPC environment familiar to existing HPC developers, who have been using MPI for some time.’

「インテルのソフトウェア製品のディレクターで、マルチコアのエバンジャリスト、James Reinders氏は、一方、これはPhiの利点であり、障害ではない、としている。Phiを扱うのに、あたかもLinuxクラスターのようにMPIプログラミングモデルを使うことは、しばらくMPIを使ってきている既存のHPC開発にとって馴染みあるデスクトップHPC環境となる。」

Xeon Phi Co-processor 5100

  • メモリ:8 GB
  • CPUコア数:60
  • オンボードのフラッシュデバイス(コプロセッサ用OSのロード用)
  • MIMDマシン
  • コスト:約1,200ドル

 

nVIDIA GeForce GTX 690

  • CUDA Core数:3072
  • メモリスピード6.0 GB/秒
  • 標準メモリ:4096MB(GPUあたり2048MB)
  • メモリバンド幅:384GB/秒
  • SIMDマシン
  • コスト:約1,000ドル