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目次

ＧＰＵを支える技術 超並列ハードウェアの快進撃〈技術基礎〉 増補改訂

ＧＰＵを支える技術 超並列ハードウェアの快進撃〈技術基礎〉 増補改訂 （ＷＥＢ＋ＤＢ ＰＲＥＳＳ ｐｌｕｓシリーズ）

  • HisaAndo（著）
    # 第1章　［入門］プロセッサとGPU
    ## 1.1　コンピュータシステムと画像表示の基礎　……フレームバッファ、VRAM、ディスプレイインターフェース
    ◆Column　プロセッサの構造と動き
    ## 1.2　3Dグラフィックスの歴史　……文字から図、2D、3Dへ。高品質とリアルタイム
    ## 1.3　3Dモデルの作成　……パネル、座標、配置、光
    ## 1.4　CPUとGPUの違い　……プロセッサも適材適所
    ◆Column　整数と浮動小数点数
    GPUは、並列に実行できない処理は苦手
    ## 1.5　ユーザーの身近にあるGPUのバリエーション　……SoC、CPUチップ内蔵、ディスクリートGPU
    ## 1.6　GPUとおもな処理方式　……メモリ空間、描画時のGPUメモリ確保方式、並列処理
    ## 1.7　まとめ
    ◆Column　プロセッサと半導体の世代　……24nm世代、16nm世代... 「GxxMxx」表記



    # 第2章　GPUと計算処理の変遷
    ## 2.1　グラフィックスとアクセラレータの歴史　……ゲーム機、PCグラフィックス
    ## 2.2　グラフィックスボードの技術　……2Dの背景＋スプライト、BitBLT、2D/2.5D/3Dグラフィックアクセラレータ
    ## 2.3　GPUの科学技術計算への応用　……ユニファイドシェーダ、倍精度浮動小数点演算、プログラミング環境
    ◆Column　ムーアの法則と並列プロセッサ
    ## 2.4　並列処理のパラダイム　……基本、MIMD/SIMD/SIMTの違い
    ◆Column　ARMv7のプレディケート実行機能
    ## 2.5　まとめ



    # 第3章　［基礎知識］GPUと計算処理
    ## 3.1　3Dグラフィックスの基本　……OpenGLのレンダリングパイプラインを例に
    ## 3.2　グラフィックス処理を行うハードウェアの構造　……Intel HD Graphics Gen 9 GPUの例
    ## 3.3　［速習］ゲームグラフィックスとGPU　……ハードウェアとソフトウェア、進化の軌跡　・特別寄稿　西川 善司
    ## 3.4　科学技術計算、ニューラルネットワークとGPU　……高い演算性能で用途が拡大
    ## 3.5　並列計算処理　……プロセッサのコア数の増加と、計算/プログラムの関係
    ## 3.6　GPUの関連ハードウェア　……メモリ容量、バンド幅、CPUとの接続、エラーと対策
    ## 3.7　まとめ



    # 第4章　［詳説］GPUの超並列処理
    ## 4.1　GPUの並列処理方式　……SIMDとSIMT
    ## 4.2　GPUの構造　……NVIDIA Turing GPU
    ◆Column　ディープラーニングの計算と演算精度
    ◆Column　RISCとCISC
    ## 4.3　AMDとArmのSIMT方式のGPU　……AMD RDNAアーキテクチャとArm Bifrost GPU
    ## 4.4　GPUの使い勝手を改善する最近の技術　……ユニファイドメモリ、細粒度プリエンプション
    ## 4.5　エラーの検出と訂正　……科学技術計算用途では必須機能
    ◆Column　ACEプロトコルとACEメモリバス
    ## 4.6　まとめ



    # 第5章　GPUプログラミングの基本
    ## 5.1　GPUの互換性の考え方　……完全な上位互換は難しい状況
    ## 5.2　CUDA　……NVIDIAのGPUプログラミング環境
    ## 5.3　OpenCL　……業界標準のGPU計算言語
    ## 5.4　GPUプログラムの最適化　……性能を引き出す
    ## 5.5　OpenMPとOpenACC　……ディレクティブを使うGPUプログラミング
    ## 5.6　まとめ


    # 第6章　GPUの周辺技術
    ## 6.1　GPUのデバイスメモリ　……大量データを高速に供給
    ## 6.2　CPUとGPU間のデータ伝送　……PCI Express関連技術、NVLink、CAPI
    ## 6.3　まとめ
    ◆Column　AMD HIP



    # 第7章　GPU活用の最前線
    ## 7.1　ディープラーニングとGPU　……ニューラルネットワークの基本から活用事例まで
    ## 7.2　3DグラフィックスとGPU　……広がる3D事例
    ## 7.3　スマートフォン向けSoC　……機能向上と電池や消費電力とのバランス
    ## 7.4　スーパーコンピュータとGPU　……高い演算性能を求めて
    ## 7.4　まとめ
    ◆Column　Apple M1とそのGPU



    # 第8章　ディープラーニングの台頭とGPUの進化
    ## 8.1　ディープラーニング用のハードウェア　……数値計算の精度と性能
    ## 8.2　各社のAIアクセラレータ　……TPU、Tensorコア、Efficiera、Goya/Gaudi、MLプロセッサ、Wafer Scale Engine
    ◆Column　RoCE　……Remote DMA on Converged Ethernet
    ## 8.3　ディープラーニング/マシンラーニングのベンチマーク　……MLPerfの基本
    ## 8.4　エクサスパコンとNVIDIA、Intel、AMDの新世代GPU　……最先端のコンピュータが牽引する新技術
    ## 8.5　今後のLSI、CPUはどうなっていくのか？　……半導体の進歩、高性能CPU
    ## 8.6　GPUはどうなっていくのか　……さらなる進化の方向性
    ## 8.7　まとめ

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