CPUとGPUのマルチスレッディングの違いについて - arutema47's blog
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
「GeForce GTX TITAN」登場。500円玉より大きなモンスターGPUの“性能以外”を徹底解説
「GeForce GTX TITAN」登場。500円玉より大きなモンスターGPUの“性能以外”を徹底解説 ライター：米田 聡 GeForce GTX TITANカードのイメージ GeForce GTX TITANは「Built to Power the World's First Gaming Supercomputers」（世界で初めて，ゲーム用スーパーコンピュータのために作られた）GPUだという 日本時間2013年2月19日23時，NVIDIAは，GPUの新製品「GeForce GTX TITAN」を発表した。北米市場における，搭載グラフィックスカードのNVIDIA希望小売価格は999ドル。現行製品であるGeForce GTX 600シリーズの名を冠さない一方で，“GeForce GTX 7xx”といった，次世代GPU的な型番も与えられていない，非常に特殊な製品だが，その名は，米オーク
WindowsのパスワードはGPUを25個使えば約6分から6時間で突破が可能、毎秒3500億通りもの総当たりが可能な方法とは？
一般的な企業で使用されているWindowsのパスコードを6時間以内に突破できるGPUクラスターを使用したクラッキングのシステムが開発された、とArs Technicaが報じています。 25-GPU cluster cracks every standard Windows password in 6 hours | Ars Technica http://arstechnica.com/security/2012/12/25-gpu-cluster-cracks-every-standard-windows-password-in-6-hours/" このシステムを開発したのはStricture Consulting Group社のCEOであるJeremi M Gosney氏で、ノルウェーのオスロで開催されたPasswords^12 conferenceにてその詳細を発表しました。 Gos
GPGPU時代のハッシュアルゴリズム
Coding Horror: Speed Hashing xkcd: Password Strength GPGPUが一般的になった現代では、従来のハッシュアルゴリズムは十分な強度ではないというお話。一般人が五百ドル程度で購入できるハイエンドグラフィックカードは、現在のハイエンドCPUより150倍も高速にハッシュ計算ができる。しかも、GPGPUで高速に計算できるということは、並列性が高いということを意味する。つまり、GPUを増やせば容易にスケールするので、さらに危ない。 もはや、MD5やSHA-1、SHA-2の時代は終わった。これからの開発者は、GPGPUに対しても十分な強度を持つ、容易に並列化できないハッシュアルゴリズムを採用しなければならない。 ユーザーは、長いパスワードを使わなければならない。現時点でのJeff Atwoodのおすすめは、12文字以上である。1(xY%08などという、
無線LANのWPA/WPA2-PSKをGPUで超高速解析してパスワードを見つけるフリーのオープンソースソフト「Pyrit」
ATI Stream テクノロジー/Nvidia CUDA/OpenCLを駆使し、WPA/WPA2-PSKを突破するために必要となる巨大なデータベースを事前に作成することによって極めて高速にパスワードを解析できるのがフリーのオープンソースソフト「Pyrit」です。厳密なライセンスはGNU GPL v3となっています。 pyrit - WPA/WPA2-PSK and a world of affordable many-core platforms - Google Project Hosting http://code.google.com/p/pyrit/ 事前に巨大なデータベースを作成しておくため、ハードディスクの容量は割と必要となりますが、それとトレードオフで解析速度を高速化しようというアプローチになっており、FreeBSD・MacOS X・Linux上で動作し、MinGWを使うこ
NVIDIA GeForce - Wikipedia
GeForce（ジーフォース）は、NVIDIA社が設計開発しているGraphics Processing Unit (GPU) のブランド名である。 同社の「RIVA」シリーズの後継製品にあたり、1999年に発表されたGeForce 256を最初に、競合するアドバンスト・マイクロ・デバイセズ (AMD) のRadeonと共にパーソナルコンピュータにおけるグラフィックス・テクノロジーを先導している。2024年5月現在の主力は、GeForce RTX 40シリーズとGeForce RTX 30シリーズの下位モデルである。 概要[編集] 同社のグラフィックスアクセラレータ製品は『GeForce』シリーズをベースに、ノートパソコン向けに『GeForce M（900シリーズまで、7シリーズまではGeForce Go）』シリーズ、ワークステーション向けにOpenGL処理性能を向上させた『Quadro』
【特集】超並列プロセサ - GeForceアーキテクチャとCUDAプログラミング (1) グラフィックプロセッシング | エンタープライズ | マイコミジャーナル
最近、GPUの計算性能の高さからGPGPU(General Purpose Computation on Graphics Processing Unit)とかGPUコンピューティングとか言われる、GPUを科学技術計算処理に利用する研究が盛んになっている。また、GPUを製造するNVIDIAは、科学技術計算を3Dグラフィックスに続く新市場として捉えており、Teslaという科学技術計算用の製品を発売し、GPU上のプログラム開発環境としてCUDA(Compute Unified Device Architecture)を公開している。但し、NVIDIAのDavid Kirkチーフサイエンティストは最近、"GPGPU is dead, GPU Computing is the future for affordable supercomputing"と題した講演を行っており、同社はGPGPUという
CUDA入門・サンプル集
はじめてのCUDAプログラミング タイトル通り、初めてCUDAを扱う方にはオススメします。 コアレシングするテクニックや、コンパイラオプションの説明も掲載しています。 GPU Gems 3 GPGPUや画像処理のテクニック集。 CUDAのサンプルプログラムも載っています。 画像処理に詳しい方にはオススメします。 並行コンピューティング技法 並列処理のプログラミング技法を紹介しています。 これを読むまでは不可能と思っていたような処理も、 並列処理可能なプログラムに上手く書き換えています。 本気でCUDAをやるなら、絶対読むべき本です。 CUDA高速GPUプログラミング入門 読んだことありませんが、リンクだけ貼っておきます。 （入手できたらレビュー書きます）
CUDAを使う：tech.ckme.co.jp
ここではGPGPU向け統合環境の一つ、NVIDIAのCUDA（Compute unified device architecture）を使って、大規模並列計算を行ってみる。 NVIDIAによれば、並列度の高い処理ではCPUと比べておよそ10倍以上の速さで処理できるという。 なお、CUDA環境をインストールすると、自動的にOpenCLも使えるようになる。OpenCLに関しては別項を参照。 目次 CUDAのインストール（Linux編） - LinuxにCUDA環境をインストール CUDAのインストール（Windows編） - Windows XPにCUDA環境をインストール CUDAのインストール（Mac OS X編） - Mac OS XにCUDA環境をインストール 初めてのプログラム - とりあえずCUDAでのプログラムに慣れてみます 拡散方程式を解く - より実用的な処理の一例として拡散
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