라라비, CUDA, 그리고 무료 점심
TG 데일리
어피니언 – 이번 주 초 인텔은 곧 출시할 라라비 가속기/개별 그래픽 아키텍처와 관련해 이 새로운 기술이 이미 시장에 있는 기술에 어떤 영향을 미칠지에 대해 몇 가지 핵심 정보를 공개했습니다.
08/6/2008

엔비디아, 유타대학교를 우수 CUDA 센터로 지정
엔비디아 코퍼레이션
비주얼 컴퓨팅 테크놀로지 분야의 세계적 리더인 엔비디아 코퍼레이션과 유타대학교는 오늘 유타대학교가 우수 CUDA 센터로 지정되었음을 발표했습니다. 이는 두 조직간에 훌륭한 파트너십을 구축하는 중요한 시발점이 될 것입니다.
7/31/2008

프로세서 분기점
리눅스 매거진
프로세서 시장은 범용과 예측, 두 가지로 양분되고 있습니다. HPC는 과연 어느 쪽으로 갈까요?
7/29/2008

CUDA, 대중을 위한 수퍼컴퓨팅: 6부
Dr.Dobb의 포털
눈치 빠른 독자는 4부와 5부에서 다뤄진 서로 다른 두 개의 역 어레이 예제를 알아채고, 공유 메모리 버전이 어떻게 글로벌 메모리 버전보다 빠른지 의아해 하고 있습니다.
7/25/2008

GPU를 이용한 병렬 컴퓨팅
인포월드
병렬 코드를 작성하는 일은 매우 어려운 일이지만, 이제는 컴퓨터가 빠른 클록 대신 다수의 코어와 대용량 캐시를 사용하기 때문에 몇 년 안에 병렬 코드 작성 방법을 배워야 할 것 같습니다. 대칭 멀티 프로세서 컴퓨터에서 훌륭한 병렬 코드를 작성하는 일도 이미 쉬운 일이 아닌데, 비대칭일 경우에는 얼마나 어려울지 상상이 가지 않습니다.
7/25/2008

엔비디아, 치료 방법 연구 가속화
HPC와이어
 스탠포드대학의 분산 컴퓨팅 프로그램인 Folding@home 프로그램은 단백질 폴딩 시뮬레이션을 위해 수백만 대의 프로세서 컴퓨팅 능력을 활용함으로써 암, 낭성섬유증 및 파킨슨병과 같이 생명을 위협하는 질병들에 대한 치료 방법을 찾는데 이미 선도적인 역할을 하고 있습니다.
7/24/2008

엔비디아, CUDA 사용 확대에 지속적인 노력을 기울이다
HPC와이어
엔비디아는 GPU 컴퓨팅을 위한 C기반 소프트웨어 환경인 CUDA에 대한 마케팅을 지속적으로 펼치고 있습니다. 지난 달 일리노이대학에 첫 번째 우수 CUDA 센터를 개관한 이후 엔비디아는 대학에 50만 불을 기부했습니다.
7/24/2008

Going to the Well (GPU에 의해 가속된 고속처리 성능으로 석유나 가스 탐사)
Advanced Imaging Pro
머큐리 컴퓨터 시스템, 영상 기술 그룹의 부사장 진 버나드 캐지욱스는 “GPU가 제공해준 성능 덕분에3D영상은 탄성파 자료를 파악하는데 급격한 변화를 가져왔습니다. GPU는 눈에 보이는 영상 이상의 것을 주었고 쌍방향 어플리케이션에 놀라운 컴퓨팅 능력을 제공하였습니다. 머큐리 컴퓨터 시스템은 어플리케이션 개발자들에게 훌륭한 통합 솔루션을 제공하기 위해 엔비디아 쿠다 랭귀지를 사용해서 오픈 인벤터의 정보처리 상호운용 가능성을 용이하게 했습니다.” 라고 최근 GPU 컴퓨팅의 중요성에 대해 언급하였습니다.
7/8/2008

데스크탑 수퍼컴퓨팅
The Engineer
한 포멧에서 다른 포맷으로 디지털 비디오 파일을 변환코딩 하는 작업처럼 연속적인 직렬 처리의 구성요소를 가지고 있는 애플리케이션은 CPU와GPU 사이에서 발생하는 작업을 분할 함으로써 단순히 CPU 1개만 사용해서 얻은 성능보다 약 20배의 빠른 성능을 제공합니다.
7/1/2008

CUDA, 대용량 수퍼컴퓨팅: 5부
Dr.Dobb의 포털
로컬 및 글로벌 메모리 공간이 캐시에 저장되지 않는데, 이는 글로벌 메모리 (또는 로컬 메모리)를 매번 액세스할 때마다 별도의 메모리 액세스 프로세스가 필요하다는 것을 의미합니다. 이와 같이 서로 다른 메모리 타입을 각각 액세스(읽기, 쓰기 등)하는데 성능상 문제는 없는지요?
6/30/2008

GPGPU는 생물학에 발전을 가져왔습니다
HPCWire
우리는 또한 생물학 정보분야와 관련된 애플리케이션을 검토하고 있습니다. 하지만, GPGPU와 쿠다에 대해 진짜 중요한 사항은 지금 포스트닥(박사 후 과정)과 대학들이 코드를 다른 컴퓨터 시스템으로 이식해서 아주 빠르게 공유 도메인으로 돌려놓고 있다는 것입니다. 이것은 큰 투자를 하지 않아도 공동체의 노력이 레버리지 표준 코드로 사용될 수 있음을 의미합니다. 누구나 GPU를 갖고 있고 쿠다는 그냥 다운로드 버튼 한번만 누르면 얻을 수 있습니다.
6/25/2008

Can you feel it?
리눅스 매거진
당신이 느끼는 것은 그 동안 아주 익숙했던 많은 클러스터들의 붕괴 신호입니다. 위에 리스트에 나와있는 가능한 요소를 한번 보십시오. 클러스터처럼, 게임에 들어가는 비용이 아주 적습니다. 워크스테이션이 차지하고 있는 자리에 대등하게 앉아있는 7000만개 이상의 쿠다에 의해 강화된 GPU가 있습니다. GPU가 없다면, 기본적인 지포스 그래픽 카드의 가격은 100달러 이하였을 것입니다. 소프트웨어에 관해서는 자유롭게 이용할 수 있습니다. 아주 현명하게도 엔비디아는 쿠다 C 컴파일러를 공짜로 이용할 수 있게 만들었습니다. 사용자 등록을 위해 노력할 필요도 없이 말이죠. 이것은 본질적으로 클러스터 방법(적은 비용 투자 혹은 공짜, 커다란 이익의 가능성, 약간의 여유시간) 과 유사합니다.
6/18/2008

CUDA 및 가속
scalability.org
“CUDA 수업을 듣고, 노트북에 CUDA를 설치했다. 내 노트북에는 1.1 버전이 설치되어 있고, CUDA를 이용할 수 있는 GPU가 장착되어 있다. (정말 잘 샀다고 확신하는 것들 중 하나이다) 2.0은 베타 버전이지만 곧 사용해보려고 한다.”
05/13/08

엔비디아는 병렬 연산 문제에 대해 CUDA로 공격을 시작했다.
EE Times
더 많은 대학들이 대용량 병렬 컴퓨팅을 위한 프로그래밍 수업을 개설해야 한다. 더 많은 그래픽 프로세서 제공업체들이 그들의 장치를 이용해CUDA 프로그래밍 언어를 사용할 수 있도록 해야 한다.
04/30/08

엔비디아 데이비드 커크가 말하는 CUDA, CPU 그리고 GPU
bit-tech.net
엔비디아의 수석 과학자인 데이비드 커크 박사는 바쁜 스케줄보다 훨씬 더 바쁘게 지낸다. 지난 4주 동안, 그는 중국, 일본 유럽의 유수 대학들을 방문해 엔비디아의 기술이 어떻게 미래의 컴퓨팅 – 그래픽이 아니라 – 에 영향을 미치는가에 대한 초청 강연을 했다.
04/30/08

CUDA로 확장 가능한 병렬 프로그래밍
ACM Queue 매거진
“멀티코어 CPU와 많은코어 GPU의 등장은 이제 보급형 프로세서 칩이 곧 병렬 시스템이라는 의미이다. 심지어, 이런 병렬 처리는 무어의 법칙을 계속해서 확장해나가고 있다.”
04/28/08

데스크톱에서 구현되는 수퍼컴퓨터의 힘
SKY 뉴스
한 세계 최고의 컴퓨터 과학자는 ‘수퍼컴퓨터에서나 볼 수 있었던 컴퓨팅 성능을 이제 어떤 최신 데스크톱에서도 클릭 몇 번으로 가능하게 되었다’고 Sky 뉴스 온라인에게 말했다.
04/25/08

CUDA, 대중을 위한 수퍼컴퓨팅: 1장
Dr. Dobb’s Portal
“C-언어와 같은 높은 수준의 언어를 프로그래밍 하면서, 표준 멀티 코어 프로세서를 뛰어넘는 측정체계 성능을 향상시키는 것에 관심이 있습니까? 다른 기기들에서도 그러한 성능을 확장할 수 있기를 바랍니까?”
04/15/08

엔비디아 GPU 물리엔진, 거의 작동 가능
TG Daily
“엔비디아는 분석가들에게 Ageia의 피직스 애플리케이션 인터페이스를 CUDA로 전환하는 것을 거의 마쳤다고 밝혔다. 이 기술의 힘을 증명하기 위해 엔비디아는 인텔이 네할렘을 가지고 보여주었던 것과 비슷한 미립자 데모를, 10배 더 빠른 속도로 시연했다.”
04/14/08

엔비디아 테슬라, 게임에서 향상된 수퍼컴퓨팅까지
Desktop Engineering
“수십억 개의 인간 세포들 중 단 하나가 통제할 수 없이 분리되기 시작하여 암으로 이어지는 과정에 던져지게 된다. 이러한 과정이 어떻게 일어나며 중단될 수 있는지 알아내기 위해서, 일부 과학자들은 새로운 컴퓨팅 기술과 기본적인 세포 행동을 시뮬레이션 할 수 있는 고성능 컴퓨터 어레이를 이용하고 있다.”
04/01/08

엔비디아 프로세서 새로운 분야로 진출
월스트리트 저널
석유 회사와 가스 회사를 위한 탄성파 자료를 고속 처리하는데 사용되는 소프트웨어를 생산하는 휴스턴에 위치한 헤드웨이브 주식회사의 시스템 통합을 담당하는 부사장 스티브 브릭스는 다음과 같이 말했습니다. “ CUDA는 애플리케이션을 개발하는 사람들에게 좀 더 쉬운 방법을 제시 해주었고 개발자들이 더 이상 그래픽 전문가가 될 필요가 없다는 요소만으로도 충분히 쿠다는 매우 발전해 있다고 말할 수 있습니다.”
03/26/08

NVIDIA는 Mac을 위한 새로운 프로그래밍 툴을 제안했다
Macworld
“NVIDIA는 Mac OS X버전을 위한 CUDA 프로그래밍 툴을 출시하였다. NVIDIA의 CUDA도구는 개발자들로 하여금 새로운 NVIDIA의 그래픽 하드웨어를 병렬 프로세싱 엔진으로 활용할 수 있게 돕는다.”
02/27/08

그래픽 프로세서가 미래의 컴퓨팅 연산을 주도할 것이다
Supercomputing Online
“일리노이 주립대학의 Wen-mei Hwu 교수는 이제 곧 슈퍼컴퓨팅 산업에 일어날 이점과 변화를 제시하였다 : 광범위하며 높은 접근성을 지닌 그래픽 프로세싱 유닛이 슈퍼컴퓨팅의 지형도를 바꾸고 있으며, 연구자들에게 다양한 이득을 제공하는 동시에 더욱 적은 노력을 요구한다는 것이다.”
02/27/08

NVIDIA의 핵심 두뇌 인력들이 그래픽 컴퓨팅의 미래에 대한 논하다
CRN
“2012년까지, 세계 전체에서 최고 성능을 지닌 슈퍼컴퓨터의 60%가 그래픽 프로세서를 통한 병렬 컴퓨팅 어플리케이션을 사용할 것이며, 이는 GPU들이 일반적인 CPU만을 기반으로 하는 시스템에서는 불가능한 대량의 데이터에 대한 고속 처리 기능을 처리할 수 있기 때문이라고 NVIDIA(NSDQ:NVDA)의 수석 과학자인 데이비드 커크( David Krik) 박사는 밝혔다.”
02/22/08

CUDA – GPU를 최대한 활용할 수 있도록 하다
IT PRO
“바리쿠다는 바다의 늑대이며, 다량의 데이터를 공격하는 가느다란 은색 다트이다. NVIDIA가 GPU 기반 슈퍼컴퓨팅 도구에 이 이름의 일부를 사용하였다는 것은 아마도 그리 놀랄만한 일은 아닐 것이다.”
02/09/08

연구자들과 NVIDIA가 GPU를 통한 페타 수준의 연산을 가능하도록 만들었다
HPCwire
“CUDA 병렬 프로그래밍 도구와 NVIDIA Tesla GPU 컴퓨팅 제품은 과학적 컴퓨팅 연산의 세계에 근본적인 변화를 가져왔으며, 이전에는 불가능하리라 여겨졌던 가격 대비 성능 비용을 연구 조직에게 제공한다.”
02/01/08

GPGPUs : 깔끔한 아이디어이거나 분열적인 기술이거나
Scientific computing
“나의 근래의 경험으로 비추어 보건대, CUDA(compute unified device architecture : 연산 통합 장치 구조) 소프트웨어 개발 환경은 간단한 것이다. 관찰한 결과에 따르면, 이미 병렬 소프트웨어를 사용해 본 경험이 있는 컴퓨터 과학자들은 CUDA를 사용하는 데 아무런 문제가 없었다. CUDA를 사용하는 것으로 하루에 수행할 수 있는 업무량이 늘어나는 것이 셀 BD(broadband engine : 발동기) 전문가들이 한 해에 하는 일보다 더 높은 효과를 낼 수 있다는 것이다.
01/31/08

CUDA를 이용한 병렬 프로세싱
Microprocessor Report
“다중 코어 프로세서에서의 병렬 프로세싱은 업계의 가장 큰 소프트웨어적 도전이며, 진정한 문제는 여기에 너무나도 많은 솔루션이 있다는 것이다. 그리고, 이 모든 솔루선이 컴파일러 세팅을 위해서는 더욱 많은 노력을 기울여야 한다는 점이다.”
01/28/08

Podcast: CUDA 기술과 Tesla 컴퓨팅 솔루션
Extreme Tech
“Extreme Tech는 NVIDIA의 CUDA 기술과 Tesla 솔루션에 대한 인터뷰로 쇼의 후반부 절반을 할애하였다.”
01/28/08

NVIDIA CUDA Zone에서 온라인 정보 제공, 커뮤니티 공간 제공
InsideHPC
“CUDA Zone은 전문가와 학교, 그리고 그 외 누구라도 CUDA와 Tesla에 대해 더욱 많은 것을 알고 싶어하는 사람들을 위한 전지구적인 만남의 장소이다. 이 사이트에서는 프로그래밍 기술을 위한 백서를 제공되며, 고객 집중 분석, 프로젝트에 대한 포럼과 협의에 대한 방법의 제공, CUDA 툴의 다운로드, 코드 샘플, 뉴스와 이벤트, 그 외에 많은 정보를 얻을 수 있다.”
01/04/08

32번째 올해의 상품 수상 : 대량의 병렬 컴퓨팅 연산 소프트웨어
Electronics Products
“컨슈머 마켓,,업계, 기술적 어플리케이션의 복잡한 컴퓨팅 연산 문제는 표준의 PC에서 엄청난 시간을 소비하는 것이 일반적이다. 그러나, CUDA라는 소프트웨어 툴을 통해 대용량의 데이터를 병렬로 처리하는 데 있어 이전에 비해 현격한 성능의 향상을 이룩할 수 있다. 이 기술은 컴퓨팅 연산에 의존하는 어플리케이션이 그래픽 프로세서 유닛이 가지고 있는 고속의 프로세싱 속도를 활용하여 표준의 C를 기반으로 하는 새로운 프로그래밍 인터페이스를 사용하도록 해 준다.”
01/02/08