アカウント名:
パスワード:
汎用的なプロセッサを使ったスパコンよりも、専用設計のプロセッサに回帰しつつあるのかな？
チップ辺り数百コアのプロセッサを万単位で使うようになると専用チップを起こした方が有利という状況はあるでしょうね。ずっとx64が使われていたのは単純に量産品でコスパが良かったという理由で、必ずしもスーパーコンピューティングに向いていたということではないと思います。
政府などがパトロンとして付いてくれないとチップの設計費とマスク代を出せなくなるからNVIDIAなんかが作った汎用GPGPUに収束していくような気がする。
google等の巨大クラウド企業にとっては 電気代が数%減るだけで莫大な節約になるのでパトロン無くても社内利用だけで元が取れる方向で開発していくと思います
米Googleが深層学習専用プロセッサ「TPU」公表、「性能はGPUの10倍」と主張http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/ncd/14/457163/052001464/ [nikkeibp.co.jp]
TPUはディープラーニングのために開発したASIC（Application Specific Integrated Circuit、特定用途向けIC）で、GPU（Graphic Processing Unit）やFPGA（Field Programmable Gate Array）といったディープラーニングの処理に使用する他の技術と比較して「消費電力当たりの性能は10倍」（Pichai CEO）だという
「電力あたり性能」に注力してることがわかります。
パトロン無くてもというかGoogleやAmazonがIntelのパトロンなので、市場に出さない専用CPUを開発・供給してます。Microsoft向けにはIntelCPU+AlteraのFPGAをパッケージにしたものをテストで供給してるけど、これも一般向けには量産しないだろうし。スパコンなんかよりデータセンターの方がずっと市場が大きいので、専用品はもっと増えるのでしょうね。
より多くのコメントがこの議論にあるかもしれませんが、JavaScriptが有効ではない環境を使用している場合、クラシックなコメントシステム(D1)に設定を変更する必要があります。
犯人はmoriwaka -- Anonymous Coward
自社開発のプロセッサ (スコア:0)
汎用的なプロセッサを使ったスパコンよりも、専用設計のプロセッサに回帰しつつあるのかな？
Re: (スコア:0)
チップ辺り数百コアのプロセッサを万単位で使うようになると専用チップを起こした方が有利という状況はあるでしょうね。
ずっとx64が使われていたのは単純に量産品でコスパが良かったという理由で、必ずしもスーパーコンピューティングに向いていたということではないと思います。
Re: (スコア:0)
政府などがパトロンとして付いてくれないとチップの設計費とマスク代を出せなくなるからNVIDIAなんかが作った汎用GPGPUに収束していくような気がする。
Re:自社開発のプロセッサ (スコア:1)
google等の巨大クラウド企業にとっては 電気代が数%減るだけで莫大な節約になるので
パトロン無くても社内利用だけで元が取れる方向で開発していくと思います
米Googleが深層学習専用プロセッサ「TPU」公表、「性能はGPUの10倍」と主張
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/ncd/14/457163/052001464/ [nikkeibp.co.jp]
「電力あたり性能」に注力してることがわかります。
Re: (スコア:0)
パトロン無くてもというかGoogleやAmazonがIntelのパトロンなので、市場に出さない専用CPUを開発・供給してます。
Microsoft向けにはIntelCPU+AlteraのFPGAをパッケージにしたものをテストで供給してるけど、これも一般向けには量産しないだろうし。
スパコンなんかよりデータセンターの方がずっと市場が大きいので、専用品はもっと増えるのでしょうね。