The increasing scale of large language models (LLMs) necessitates highly efficient collective communication frameworks, particularly as training workloads extend to hundreds of thousands of GPUs. Traditional communication methods face significant throughput and latency limitations at this scale, hindering both the development and deployment of state-of-the-art models. This paper presents the NCCLX
※GPGPUは大変素晴らしい技術です。 じーぴーゆーたちはこうじょうでせいさんされます。みんなきれいなげーむやらなにやらをびょうがしたいなあ、とゆめみています。 じーぴーゆーはさんかっけいをびょうがするのがだいすきです。えんどゆーざーのもとでなにをびょうがするのがいまからどきどきしています。 ああしかしうんめいとはざんこくなもの。じーぴーゆーたちはまとめてどっかのけんきゅうしつにうられていきました。じーぴーゆーたちはふあんそうです。 なんと！じーぴーゆーたちはぜんぶまとめてつながれてかがくぎじゅつけいさんにりようされてしまいました。 さんかっけいをびょうがしたいじーぴーゆーたちはまいにちまいにちぎょうれつのこゆうちばかりもとめさせられてどんどんかなしいきぶんになってきました。 そんなころ、いんてるというかいしゃがめにーいんてぐれーてっどこあというものをかいはつしました。 がくしゃたちは「お
3月24日(米国時間)発売 価格：49.95ドル 今回紹介するMotionDSPが開発した「vReveal」は、携帯電話クラスのカメラで撮影された動画の画質を劇的に高画質化させるコンシューマ向けソフトだ。コンシューマ向けといっても、CIAにも採用された高度な技術を基盤としており、NVIDIAのGPUによるアクセラレーションにも対応するという特徴のあるソフトだ。 MotionDSPの技術が最初にコンシューマ向け製品として公開されたのは2007年のDEMOにおいてだ。米国カリフォルニアで年2回行なわれるこのイベントは、ベンチャー企業などが製品化を前提に開発した技術やサービスなどを初披露する場で、PC Watchでも過去数年にわたってそのレビューをお伝えしている。 そのときMotionDSPが発表したのは、製品ではなくサービスだが、「FixMyMovie」というビデオ共有サイトで、ここに動画をア
●人材を引き入れて変身を繰り返すNVIDIA NVIDIAの技術的な方向性は、同社にどんな人物が加わったかによってわかる。NVIDIA GPUの最大の転機となった「GeForce 8800(G80)」の背後には、並列コンピュータのアーキテクトであるJohn Nickolls(ジョン・ニコルズ)氏(現Director of Architecture, Nvidia)がいた。Nickolls氏は、超並列SIMD(Single Instruction, Multiple Data)スーパーコンピュータ「MasPar Computer」のアーキテクトだった人物。MasParのアーキテクチャを、部分的にGPUに持ち込んだ。「(MasParとG80には)違う部分も色々あるが、元になっているアイデアは非常に似ている」とNickolls自身も語っていた。 NVIDIAの人材集めはGPUハード絡みだけではな
■後藤弘茂のWeekly海外ニュース■ KhronosがGDCでGPUやCell B.E.をサポートするOpenCLのデモを公開 ●OpenCLの実装テストのスタートは5月 世界中のゲーム開発者が集まるカンファレンス「GDC (Game Developers Conference)」でKhronos Groupは、ヘテロジニアスな並列コンピューティングのためのプログラミング言語である「OpenCL」のオーバービューのセッションを行なった。 OpenCLは、NVIDIAの「C for CUDA (OpenCLもCUDAのランタイムに落とし込むため、従来の拡張CをベースにしたCUDAはC for CUDAと呼ぶようになった)」のように、GPUを汎用コンピューティングに使うことができるプログラミング言語だ。しかし、NVIDIA独自のC for CUDAとは異なり、クロスプラットフォームのプログラ
●HPCを征するNVIDIAを追撃するAMDとIntel NVIDIAはGPUベースのスーパーコンピュータへ。同社のプログラミングフレームワーク「CUDA」によるGPUコンピューティング戦略は、プロセッシングパフォーマンスを求めるコミュニティに浸透しつつある。NVIDIAはCUDA発表以来、大学の研究所など「HPC(High Performance Computing)」系のユーザーを積極的に開拓した。その結果、NVIDIAアーキテクチャは、プロセッシングパフォーマンスに飢えたHPCコミュニティの支持を集めることに成功した。 NVIDIAは、先月開催されたスーパーコンピュータのカンファレンス「SC08(Supercomputing '08)」では、GPUベースのスーパーコンピュータを強く打ち出した。実際に、東京工業大学では、同大学の学術国際情報センター(GSIC)のスーパーコンピューティン
「デスクトップをスパコンにする」新GPUは時代を変えるか 2008年6月23日 IT コメント： トラックバック (0) Bryan Gardiner 米NVIDIA社の新しい『GeForce GTX 280』は、並列接続して使用でき、きわめて大きな並列処理能力を実現する。この写真では、1枚のマザーボードに3個のグラフィックカードが設置してある。 Image: NVIDIA パソコン向けグラフィックチップ・メーカーの最大手2社が、6月第3週、新しい最上位製品を発表した。これらのグラフィックカードに使われている新しいチップは、ビデオゲームの動きを良くするだけにはとどまらず、普通のデスクトップをスーパーコンピューター並みに変えてしまうだろう——プログラマーたちが、このチップの強力に並列化されたアーキテクチャーの活用法を見出すことができれば。 グラフィック業界で長い経歴を持ち、米Jon Pedd
■後藤弘茂のWeekly海外ニュース■ NVIDIAの1TFLOPS GPU 「GeForce GTX 280」がついに登場 ●GPUコンピューティング用Tesla T10Pでは1TFLOPS NVIDIAが、新たなハイエンドGPU「GeForce GTX 200(GT200)」シリーズを発表した。GT200アーキテクチャの最大の特徴は、1TFLOPSの浮動小数点演算(単精度)パフォーマンスを達成すること。グラフィクス製品「GeForce GTX 280」は1TFLOPSを切るが、同じチップを使うGPUコンピューティング向け製品「Tesla(テスラ) T10P」プロセッサは1.5GHz動作で1TFLOPSを超える。1Uラックに4TFLOPSが収まる。スーパーコンピュータの世界だったTFLOPSレベルパフォーマンスに、フルプログラマブルGPUがついに到達した。 GT200は、アーキテクチャ的
■後藤弘茂のWeekly海外ニュース■ Intel NehalemとAMD FUSION 両社のCPU+GPU統合の違い ●CPUに統合するGPUコアを汎用には使わないIntel Intelは、Nehalem世代のCPUにGPUコアを統合する。統合するGPUコアは、Intelの内蔵グラフィックスになると推測される。Intelが高スループットコンピューティング向けに開発している「Larrabee(ララビー)」は、少なくとも最初のフェイズでは統合しない。 Intelの内蔵グラフィックスは、ハードウェア的にはユニファイドシェーダ構成となっており、実際にはDirectX 10もサポートが可能だ。G965系の「GMA X3000」は8個のプログラマブルな汎用シェーダプロセッサコア「Execution Units (EU)」で構成されていた。 G965は90nmプロセスで128平方mmのダイ(半導体本
Lanseringen av Battlefield 6 närmar sig med stormsteg och nu har spelets första säsong detaljerats och låter spelare se vad för nytt innehåll spelet får strax efter lansering. Battlefield 6 kommer officiellt lanseras den 10 oktober. EA och Dice har dock planerat en uppsjö av...
SSE5について Q: SSE5についてお伺いします。AMDはSSE5のSpecificationを公開しましたが、例えばFP16、つまり16bitのFloating Pointは一般にPCでは使われていません。これは現在GPUでのみ使われるフォーマットです。こうした事を考えると、SSE5はFusionのサポートをメインターゲットにしているようにも思えるのですが、いかがでしょう? A: 私自身は、SSEはCPUサイドでの処理からCPU+GPUでの処理にスムーズに移行するための命令セットの変更と考えている。将来は、x86命令はCPUサイドで、SSE命令はGPUサイドで処理されてゆくのではないかと思う。SSE5は、そうした流れの中の第一歩であり、より並列度を(従来に比べて)増したものだ。今後GPGPUが普及してゆく中で、ベクタ命令を切り出して(GPGPUで)処理するというパーティショニングを可
米NVIDIAは6月20日(現地時間)、「Tesla」という新ブランドでHPC(High-Performance Computing)向けのGPUコンピューティング製品を提供することを発表した。地学、分子生物学、地球物理データなど、高度なシミュレーションを必要とする分野にGPUの浮動小数性能やパラレルデータ処理能力を活用する。 同社は発表の中で「NVIDIA Teslaブランドの下、GPUコンピューティング製品を通じて、従来までスーパーコンピュータからしか得られなかった処理能力を全ての科学者やエンジニアに提供する。今日のワークステーションを"パーソナル・スーパーコンピュータ"に変える」と説明している。またNVIDIAの社長兼CEOのJen-Hsun Huang氏によると、「演算処理にかかる時間がケースによっては数週間が数時間に短縮される。NVIDIA Teslaの劇的な効果は、HPC産業に
●データ並列に向けてIntelとAMDとNVIDIAが激突 Intelが2008～9年に投入する、メニイコアプロセッサ「Larrabee(ララビー)」。Intelは、Larrabeeによって、“ハイスループットコンピューティング”とIntelが呼ぶデータ並列アプリケーション向け市場に専用プロセッサで参入する。 しかし、この市場を狙うのはIntelだけではない。AMDとNVIDIA、この2社も同じ市場を目指している。むしろ、GPUコアを使った「GPGPU(汎用GPU)」または「GPUコンピューティング」で先行しているのは、AMDとNVIDIAだ。興味深いのは、3社が3社とも、データ並列型アプリケーションを新しいフロンティアと考え、そこに注力しようとしている点。新分野でのプロセッサウォーが、今まさに始まろうとしている。 もっともこれは、唐突に始まった流れではない。ATI(現AMD)とNVIDI
Hardware Documents Leak NVIDIA's Quantum Physics Engine Kristopher Kubicki (Blog) - October 5, 2006 1:21 AM Print E-mail del.icio.us 37 comment(s) - last by scrapsma54.. on Oct 30 at 4:35 PM Recipient E-mail Sender E-mail Please input the letters/numbers that appear in the image below. (not case-sensitive) NVIDIA is ready to counter the Triple Play With the release of the G80, NVIDIA will als
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