GPU仮想化は何に役立つのか【後編】
Intel、NVIDIA、AMDの「GPU仮想化」技術を比較 それぞれの特徴とは
主要なGPUベンダーが提供している「GPU仮想化」技術。IntelやNVIDIA、AMDなど、ベンダーごとのGPU仮想化技術の特徴と、「vSphere」環境で仮想GPUを利用する方法を説明する。(2020/4/21)

膨大なデータ処理を変える技術【前編】
GPUのデータ処理を高速化 「GPUDirect Storage」はなぜ必要なのか?
GPUとストレージが直接データをやりとりできるNVIDIAの「GPUDirect Storage」が一般に利用可能になった。まずはどのような仕組みなのか、ざっくりと理解しておこう。(2021/8/24)

プロセッサ2種の併用で高速化
「CPU」と「GPU」の得意なタスクの違い “やってはいけない”使い方は?
CPUに加えてGPUを併用する動きがある。GPUはグラフィックス処理用ではなく、CPUのタスクを肩代わりする役割として活用が進む。2つをどう使い分けるのが賢い選択なのか。(2022/4/28)

TechTargetジャパン用語事典
仮想GPU(vGPU)
仮想GPU/virtual GPU/仮想グラフィックス処理ユニット/GPU仮想化/virtual graphics processing unit/vGPU(2015/8/18)

AI時代を支えるNVIDIA【前編】
GPUベンダーから“AIの会社”に変貌 NVIDIAの歴史とこれから
GPU市場を深耕してきたNVIDIAは、AI技術分野で勢力を拡大しようとしている。同社がGPUの用途を開拓してきた歴史を振り返るとともに、今後の方向性を考える。(2021/7/6)

「CPU」「GPU」「DPU」はどう違うのか【中編】
「GPU」はCPUと何が違う? 用途は画像処理だけじゃない
「CPU」を補うプロセッサとして「GPU」がある。コンピュータグラフィックスの高速処理にとどまらない、GPUの活用術とは何か。(2022/1/21)

膨大なデータ処理を変える技術【後編】
「GPUDirect Storage」はストレージのスループット改善にどれだけ効果的なのか?
GPUによるデータ処理を高速化するNVIDIAの「GPUDirect Storage」は、大量のデータを扱う用途で活用が進む可能性がある。その可能性を考える上では、ストレージベンダーの取り組みが鍵になる。(2021/9/7)

次の注目分野は「FPGA」
歴史から探る「仮想GPU」が生まれた理由と、機械学習では“使えない”理由
仮想GPUは一見すると機械学習に適している。だが処理能力をフルに必要とする用途でなければ、仮想GPUへの投資には慎重になる必要がある。(2019/10/4)

HPEが構築、AMDのCPUとGPUを搭載
工業大学がCPU×GPUのスパコンを導入 なぜ「GPU」なのか?
スウェーデンの工業大学Royal Institute of Technologyでは、スーパーコンピュータの刷新が進んでいる。新しいスーパーコンピュータはCPUとGPUを積載するという。その理由とは。(2021/9/16)

特選プレミアムコンテンツガイド
「GPU」は「CPU」と何が違う? ゲーム以外で注目の訳
GPUはコンピュータゲームの画像処理にとどまらず、現在ではさまざまな用途に利用されている。GPUがゲーム業界以外からも注目される理由とは何か。導入時の注意点とは。(2021/5/20)

AI(人工知能)開発にも活用できる
VDI環境で進むGPU利用 より経済的になって支持が拡大
VDI(仮想デスクトップインフラ)環境でのGPUの利用が進んでいる。GPUの共有やCPUリソースの解放といったさまざまな技術進化や新たなユースケースの登場が背景にある。(2019/2/4)

AI時代を支えるNVIDIA【後編】
CPU「Grace」の発表に見え隠れする、“GPUの覇者”NVIDIAの本当の狙い
NVIDIAを単に“GPUベンダー”と呼ぶことはもはやできない。CPUの処理をオフロードする「DPU」に加えて、同社製CPU「Grace」を発表した。その狙いと、これまでのCPUとの違いを紹介する。(2021/8/4)

GPT-3を2日でトレーニング
NVIDIAのArmベースCPU「Grace」がCPU−GPU間のボトルネックを解決
CPUからGPU、GPUからCPUへのデータコピーのボトルネックを解消するため、NVIDIAはArmベースのCPUを開発した。(2021/6/4)

DaaSでGPUの価値を引き出す【後編】
「DaaS」よりも「アプリケーション仮想化」でGPUを使うべき場合とは?
GPU搭載PCへの投資が難しい場合、DaaSでGPUを利用するのは有力な方法だ。場合によってはアプリケーション仮想化だけでも十分な効果が期待できる。(2019/12/3)

「CPU」「GPU」「DPU」はどう違うのか【後編】
“第三のプロセッサ”「DPU」とは? CPU、GPUとの違いは
大量データの高速処理を実現する切り札となり得るプロセッサが「DPU」(データ処理装置)だ。「CPU」「GPU」に並ぶ“3つ目の頭脳”は何ができるのか。(2022/1/28)

GPU仮想化は何に役立つのか【前編】
「GPU仮想化」とは? 使うべき用途、避けるべき用途の違い
「GPU仮想化」は、データセンターの処理能力を向上させてCPUの負荷を軽減し、UXの向上に役立つ。しかし向いていない用途に導入すると、余計なコストが生じる恐れもある(2020/4/13)

ビッグデータ処理や機械学習、顔認識アプリケーションにも導入可能
グラフィックス処理だけではない GPUのコンピュータにおける役割とは?
グラフィックスを処理するために開発されたGPUだが、活躍の場はもはやゲーム業界だけではない。本稿ではGPUの能力が仮想化やデータセンターといった分野での利用に適している理由と、使用する際の注意点を解説する。(2019/2/8)

NVIDIAとAMDの「GPU」製品を比較【後編】
NVIDIA vs. AMD 「GPU」「ビデオカード」の演算能力が高いのはどっち?
NVIDIAとAMDは、共にGPU分野に重点的に投資している。両社のビデオカードは、演算能力などの性能や機能においてどのような違いがあるのか。(2021/5/11)

NVIDIAとAMDの「GPU」製品を比較【前編】
NVIDIAのビデオカード「A100 Tensor Core GPU」は何がすごい? AI向け機能も
NVIDIAとAMDはデータセンター向けGPU製品で競争している。本稿はまず、NVIDIAのビデオカード製品を紹介する。ビジネス要件にどちらが適しているのか検討してみよう。(2021/5/3)

「コンテナ」「仮想マシン」でAIアプリケーションを動かす
「AI」「仮想空間」のインフラにGPUを活用する方法
AI技術の活用を進めるときに課題となるのが、実運用に適したインフラの選定だ。AI専用のハードウェアを用意し、一から構築するのは簡単ではない。GPU仮想化を使って効率的にAI技術用のインフラを用意する方法を説明する。(2022/4/19)

AI時代のストレージを支える技術【中編】
NVIDIA「GPUDirect Storage」にIntel「Optane」――CPUを補う高速化技術
大容量データを扱う用途が広がってきたことで、コンピューティングの主役だったCPUだけでは対処できなくなりつつある。どのような新たな技術が役立つのか。GPUやメモリの観点で注目すべき点は。(2021/1/20)

AWSなど各種ベンダーが提供
機械学習インフラの複雑さを解消するクラウド型GPUツールスイート
GPUを利用した機械学習インフラの構築には技術的な障壁が残る。ある企業はGPUベースのインフラ構築プロセスの一部を自動化するPaaSを開発中だ。これを使えば、AI技術の構築にかかる労力と時間を削減できるかもしれない。(2018/10/2)

人工知能と機械学習もGPUで進化する
徹底解説:GPUコンピューティングが急成長する理由と減速する懸念
かつてゲームでしか役に立たない技術と評価されていたGPUが企業向けデータセンターに進出し、機械学習や人工知能といった成長著しいプロジェクトに貢献しようとしている。(2017/3/2)

コンピュテーショナルストレージ製品ガイド【後編】
FPGAやGPUを搭載した特化型コンピュテーショナルストレージ
コンピュテーショナルストレージには、圧縮や暗号化を行ったりMySQLのクエリを高速化したり、NVIDIAのGPUを使ってデータをリアルタイム処理したりするものもある。(2021/7/27)

DaaSでGPUの価値を引き出す【前編】
GPUが必要なアプリケーションを使うなら、オンプレミスVDIとDaaSのどちらを選ぶ?
DaaS(Desktop as a Service)を利用すれば、GPUを使うアプリケーションのスケーラビリティや費用対効果を高め、管理の手間を省くことができる。性能も選択肢の広さも、物理環境と並ぶレベルに到達している。(2019/11/25)

DXを支える高速で安全なコンピューティング
AIとHPCを進化させる「DPU」 CPU/GPUとの違いやメリットは?
ビジネスのデジタル化が加速するにつれ、データを処理するコンピューティング性能への要求も高まっている。そこで注目を浴びているのが、CPU、GPUと並ぶプロセッサだ。どのような役割を持ち、どのような効果をもたらすのか。(2021/5/25)

汎用的処理にAWSのGPUを採用、コストと性能のバランスは
ナビタイムが全サービスをAWS移行 アンチパターンてんこ盛りでGPUは生かせるか
AWS採用に早くから取り組んできたナビタイムジャパンが、全サービスをAWSへ移行。同プロジェクトで得た効果と、同社サービスには不向きだと考えられる「GPUインスタンス」の活用で目指す効果について詳しく語った。(2018/7/31)

「AI Experience Zone」利用申し込みも可能
「AI/GPUサーバの評価・検証」に関するアンケート 回答ページ
簡単なアンケートにご回答いただいた方の中から抽選で10名にAmazonギフト券(3000円分)をプレゼント。(2022/5/9)

アプリケーション開発に変化も
GPUがけん引する“ハード黄金時代”、ディープラーニングやAI処理で需要高まる
GPU技術はかつて主にゲーマーが関心を持つ分野だったが、今では新型GPUがシステムに搭載され、ディープラーニングやAIアプリケーションの実行に使用されるようになっている。(2017/1/13)

抽選でAmazonギフト券が当たる
「AI/GPUサーバの評価・検証」に関するアンケート
簡単なアンケートにご回答いただいた方の中から抽選で10名にAmazonギフト券(3000円分)をプレゼント。(2022/4/12)

「AI Experience Zone」利用申し込みも可能
「AI/GPUサーバの評価・検証」に関するアンケート 回答ページ
(2022/4/12)

抽選でAmazonギフト券が当たる
「コンテナ/GPU/AIの利用状況」に関するアンケート
簡単なアンケートにご回答いただいた方の中から抽選で10名にAmazonギフト券(5000円分)をプレゼント。(2022/4/5)

FPGA導入の高い壁
GPUより低コスト、ハイパフォーマンスのFPGAが抱える“泣きどころ”
Amadeus IT Groupとスイス連邦工科大学の共同研究により、FPGAはGPUよりも4倍高速で、同じワークロードを7分の1のコストで実行できることが分かった。AIにとって非常に有効だが、FPGAには弱点もある。(2019/6/24)

大量のデータを高速で分析するなら
GPUデータベースとは CPUとの比較で分かるビッグデータ並列処理
データを処理する新しい方法としてGPUデータベースの活用が始まっている。ビッグデータの並列処理を中心に話を聞いた。(2018/6/18)

NVIDIA、AMD、Intelが三つどもえの戦い
今更聞けない「GPU仮想化」の真実、なぜ価格破壊が止まらないのか?
複雑なグラフィック処理が必要な仮想デスクトップユーザーに役立つ「GPU仮想化」。ベンダー間の競争激化を背景に、その導入のハードルが急速に下がりつつある。(2016/6/29)

「CPU」「GPU」「DPU」はどう違うのか【前編】
いまさら聞けない「CPU」の基礎知識 その大切な役割とは?
データセンターで活躍する主なプロセッサは「CPU」「GPU」「DPU」の3種類だ。それぞれの役割はどのように異なるのか。まずは代表格であるCPUの特徴を整理しよう。(2022/1/15)

プレミアムコンテンツダウンロードランキング(2021年度上半期)
「GPU」と「CPU」は何が違う? SSD時代でも「テープ」が使われる理由とは?
「サーバ&ストレージ」に関するTechTargetジャパンの「プレミアムコンテンツ」のうち、2021年度上半期に新規会員の関心を集めたものは何か。ランキングで紹介します。(2021/10/26)

よく聞かれる3つの質問
クラウドで使えるGPUインスタンス、プロバイダーごとの特徴は?
GPUインスタンスは、演算負荷の高いアプリケーションで必要とされる処理をこなすことができる。とはいえ、どんな場合でもワークロードや予算の面で有効とは限らない。(2018/1/30)

IT部門は仮想GPUを検討すべきか
仮想GPUはぜいたく品? それでも必要な仮想デスクトップユーザーとは
仮想GPU(vGPU)の有用性をめぐる議論は終わった。今問題となっているのは、GPUの仮想化がそのコストに見合うのか、そしてこうした手法を必要とするのはどんなユーザーなのかということだ。(2016/3/23)

アクセラレーターの使い方もポイント
いまさら聞けない「CPU」と「GPU」の違い AIに最適なのはどっち?
機械学習をはじめとしたAI(人工知能)技術を取り入れる動きが広がっている。AI技術を活用しようとするならば、まずは最適なハードウェアを見つける必要がある。(2019/10/23)

データ管理者が知っておきたい
GPUディープラーニングのためのインフラ構築とは?
GPUを使ったディープラーニング(深層学習)が一般的になっている。これに伴いデータ管理者は、大量の計算が可能なインフラを構築する必要がある。(2018/4/10)

コンピュテーショナルストレージ動向【前編】
GPUのように使える「演算する」ストレージを目指して
コンピュテーショナルストレージの動向を概観するとともに、コンピュテーショナルストレージ導入企業がNGD Systems製品を導入した理由を紹介する。(2021/8/9)

AI時代を支えるNVIDIA【中編】
NVIDIAがHPC市場に投入するDPU「BlueField」の役割 SmartNICとは違うのか?
GPUベンダーとしての確固たる地位を築いてきたNVIDIAが、AI技術分野での存在感を高めている。同社がAI処理などを担うサーバ向けの新たなアクセラレータとして提供するのが「DPU」だ。(2021/7/29)

その手法はNVIDIA、Intel、AMDで三社三様
ゲームをやらないお堅いオフィスにもGPUの仮想化を勧めたい理由
GPU仮想化は、グラフィックス処理の負荷が高いアプリケーションでないと意味がないと考えてしまいがちだが、Microsoft OfficeやWebブラウザしか使わない部署のスタッフにもメリットがある。(2016/6/10)

プレミアムコンテンツダウンロードランキング(2021年度第1四半期)
「GPUとCPUの違い」から「SSDの駄目な使い方」まで 新規会員が注目した話題は
「サーバ&ストレージ」「ネットワーク」「クラウド」に関するTechTargetジャパンの「プレミアムコンテンツ」のうち、2021年度第1四半期に新規会員の関心を集めたものは何か。ランキングで紹介します。(2021/6/26)

GPUの次はDPUに注目
DPU(Data Processing Unit)とは何か――何ができる? なぜ必要?
専用ハードウェアが復権しつつある。その最たるものが並列演算に特化したGPUだ。そして今、「DPU」が注目されている。DPUはなぜ必要なのか。(2022/3/11)

プレミアムコンテンツダウンロードランキング(2021年5月)
GPUとCPUの違いから「SSD」の間違った使い方まで 新規会員が気になった話題は
さまざまな話題を紹介するTechTargetジャパンの「プレミアムコンテンツ」のうち、2021年5月に新規会員の関心を集めたものは何か。ランキングで紹介します。(2021/5/29)

CPUと熱と電力と【後編】
限界に近づくCPU&サーバの電力密度 Intelも検討するあの冷却方式
CPUを省電力化する試みは文字通り焼け石に水。電力密度は上昇し続ける。これにGPUボードなどの要素が加わり、サーバ単位の電力密度はさらに増大する。どうやって冷却するのか。(2022/2/28)

GPU依存は誤り
GPUは“銀の弾丸”ではない
マーシュ博士は、「GPUに依存したデータ分析は間違っている」と明言する。このアプローチでは将来のデータ増加に対応できないという。ペタバイト、エクサバイト時代のデータ分析はどうなるのか。(2018/9/26)

日本ヒューレット・パッカード株式会社提供Webキャスト
仮想GPUとVDIを活用し、3D設計環境の迅速な配備を可能にした日揮の取り組み
高性能な3DCAD環境をグローバルに運用することは容易ではない。そこでエンジニアリング大手の日揮が注目したのが、仮想GPUとVDIによる設計環境の仮想化、「eVDI」だった。同社の事例をはじめ、eVDIがもたらす劇的な変化を解説する。(2019/2/5)