スラッシュドット・ジャパン

>身近にスーパーコンピューターが無いから目的が思いつかない

同じく、いやいや、そんな馬鹿な。
あなたが/.を見てるPCは10年前のスパコンですよ？

活用する目的、利用する人がいなければ意味がないというなら、
宇宙事業なんて真っ先に切り捨てるところではないですか。

使用目的に関わらず研究される必要性がある分野にこそ税金が投入されるべきです。
京速が駄目なのは独自性もないのに高杉だから。

軽くて強い新素材カーボンファイバが出たとき、アメリカは軍事利用目的で研究した。
一方日本はゴルフクラブを作った。

民生品だとシビアな場面で使われないので大量生産しちゃって、
その過程で研究が進んで安くもなっちゃうっていう。

ベクトル型 vs スカラ型も同じで、GRAPE vs これ も同じだと思います。
GRAPEには頑張ってほしいけど、でも賞を取ったのが同じ日本人なのが救いかな。

日本でスパコン開発が必要な理由は、
開発に伴う国内の半導体技術研究を支援する目的だと思うんだけど。
ちがうんですか？

揶揄したつもりでしょーが、現実そうですよね。ちったぁ現実見ろよ。

＃PCサーバをクラスタリングしても世界一にはなれない。そんなふうに考えていた時期が俺にもありました。
＃よーし、ダーティキャラに徹しちゃうぞ！

事業仕分けのスパコン(スカラー)と今回のスパコン(GPU)はまったく別物。地球シミュレータ(ベクトル)も。

GPUを用いた今回のやつは、例えば100個の足し算や引き算をまとめて一回とかでしちゃうので、
スカラー型のスパコンに比べれば単純な性能は100倍とかになったりします。
なので単体あたりの性能も500GFlopsとかって言われているけど、実際の科学技術計算とかでは
そんなに単純な計算ばかりだけではなく、

(A*((B+C)-D)*cos(E)-F)/G

何て計算式があったときには、まずB+Cをし、次にAを掛けて・・・と１つずつしないとなると、
GPUでは極端にスピードが落ちる。

しかし、スカラー型は単純な足し算引き残だけではなく難しいアルゴリズムを用いた複雑な計算式を
一回で解けるようにしていたり、複素数が使えたりとか小数点とか計算精度も高かったりします。

GPUが得意なモニタは点の集まりで構成されており、3次元でこの部分が影になるから黒に近づけるとか、
透明化しているように見えるために色を組み合わせるとか、の点々の計算が大量にあるから、そういう
処理はGPUが得意。

今のPCに乗っかっているCPUもネットしながら動画を見たり、音楽聞いたりと様々な計算をする必要があり、
スカラー型です。曲を同じタイミングで100曲ながしたりとかしないよね？？

地球シミュレータのベクトル型もGPUと同じような動作を行いますが、地球を1km四方とかで区切って、
同じような計算をいっぱいするから。

地球シミュレータがGPUと違ってすごいのは、GPUは1個の数字が8桁までとかだけど、
地球シミュレータは32桁まで大丈夫とかってなるわけです。
8桁までの計算をするんだったら、GPUでもいいけど、32桁の計算をするんだったら、
地球シミュレータしか無理となる。

なんで、GPUは何で32桁にしないかというと、GPUとして使っているから、必要ないのです。
通常の液晶ディスプレイは1677万色しか生成できず、1000億色まで生成できるといっても
人間に判断できないので、作る必要が無いし、作ったら当然コストも高いし、電力も食う。

もっと言うとでかい数字を大量にするとなったときに、メモリからCPUにデータを大量に送る
必要がでてきて、GPU用のGDDR5なんていうグラフィックに最適化したDDRメモリを乗っけていますが、
それでも速度的には限界。
ベクトル型CPUにはもっと専門的なメモリからの転送手法が必要になってきます。
しかし、そのような手法はとても難しく、地球シミュレータが最後のベクトル型でトレンド
としては今はスカラー型が多くなってきている。
でも、地球をシミュレーションするような気象関係の計算には、今でもベクトル型の方が有利。

一般にも使われているGPUを使っている今回のやつは当然値段も安い。

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 [slashdot.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。

今回の事例では、768GPUみたいですが、1GPUが1TFlopsとしても、
ピーク768TFlopsで、実効158TFlopsと、20%もの性能を引き出してることになります。

GPGPUでこれだけ性能を出せたのは、「扱っている多体問題がGPGPU向けだった」ってことと「プログラマが凄く頑張った」ってことは言えると思います。
このコンピュータが、「どんな問題でもそれだけの性能が出せる」って考えてはダメでしょう。