「長崎大学のスーパーコンピュータがIEEEの「ゴードン・ベル賞」（価格性能部門）を受賞」記事へのコメント

たしかに

[Anonymous Coward]

安価に地球シミュレーターの性能を超えられるのであれば、
地球シミュレータの開発が凍結されてもしかたありませんよね。

国の政策でなく、大学の研究レベルで高スペックのものが出来るようになったというのは
GPUメーカーのおかげではあるけれど、正しい研究開発の姿ではないでしょうか。

ここも馬鹿文系ばっかりか

[Anonymous Coward]

2chのニュー速あたりと変わらないのかスラドも…
GPUを利用したのは確かに安くて速いんだけど精度の問題で
利用できる範囲は非常に狭いです。
地球コンピュータとこれを単純に速度だけ比べるというのは
全く意味の無い比較

Re:

[Anonymous Coward]

>精度の問題で利用できる範囲は非常に狭いです。

倍精度の演算器では足りないの？
四倍精度などのそれ以上をソフトウェア的にやっても駄目？

今のGPGPUだと、最近出た新しいやつでピーク性能は倍精度で500GFLOPSぐらい。
その前の世代でも250GFLOPSぐらい。
倍精度でよければ数百基積めばそれなりの速度は出ると思うけど？
#ソフトウェア側の工夫がいるとか、分割できる問題でないとというのは当然だけれども。

Re:

[taka2 (14791)]

GPUは、速度は滅茶苦茶速いですけど、メモリが少ないので、性能を引き出すのがすごく難しいんですよ。
以前書いたコメントからのコピペ [srad.jp]なので、1年以上前の情報ですが、

姫野ベンチのCUDA最適化という例を挙げられてたんですが、
CPUだけだとは実測1GFlopsぐらいなんですが、
理論値600GFlopsのGPU4枚で、実測50GFlopsぐらい出せたとか。
コアはたったの2%しか働いてない

って感じ。それでも、GPUは単価が安いので数で攻めることができるわけですが、プログラミングの難易度は格段に高いと思います。
ちょっとした違いで速度が大幅に変わってきます。

Re:ここも馬鹿文系ばっかりか

[Anonymous Cat (27860)]

開発費とシステムの写真を見て、演算能力に対して帯域が小さなシステムで
研究対象は（元から）GPGPU向けの問題だったのではと思いましたが、
理研のプレスリリース [riken.go.jp]によると

本研究においては、長崎大学に構築した大規模なGPUクラスタを利用し、その上に天文学向けにはツリー法、
流体計算では高速多重極法と呼ばれる手法を実装しました。これらは実用的に用いられている高速な計算手法ですが、
その反面複雑で並列化がしにくく、GPUによる並列化が難しかった手法です。
しかし、新しく開発した「マルチウォーク法」により効率の良い並列化を可能とし、高い効率を得ることに成功しました。

とのことで、プログラマが凄く優秀かつ凄く頑張って
扱っている多体問題をGPGPU向けのアルゴリズムで解けるようにした、ではないでしょうか。

GPGPUでのプログラミング能力と、GPGPU向きのアルゴリズムを考案する能力が揃わなければ
これだけの成果は出なかったと思います。

新しいアルゴリズムの開発が出来る問題ばかりではないでしょうし、出来るような人材がごろごろいるわけでもないでしょうから
大規模な次世代スパコンの開発も行うべきだと思いますが、こういった人材を育てる方面にももっと予算を出して欲しいです。

上手く育ってくれない例のほうが多いかもしれませんが、上手くいくと初めから分かっていれば
国が予算を出さなくとも、余裕のある企業が手を出すでしょうし・・・

# HTMLのプレスリリースの一部がダブっているのは、大事なことなので二回言いました？

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単なる臆病者の Anonymous Cat です。略してACです。