ＧＰＵを支える技術 超並列ハードウェアの快進撃〈技術基礎〉 みんなのレビュー

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GPUのハードウェアとしての解説が大変参考になった。
- 単精度浮動小数点演算が何並列で動くのか
- メモリ階層と、それぞれのアクセスコストの目安
- これらをソフトウェア視点でどのように制御するのか
について、仕組みとして理解することができた。

ARMやx86などの汎用プロセッサについての基本的な知識があれば、それと比較してのGPUのハードウェアとしての特徴を良く理解できると思う。

本書はCUDAのプログラミングガイドではないので、実際にソフト開発を行うためには、別途、他の情報を参照する必要があるが、性能やボトルネックになる点については、触れられており、参考になる。

反面、実際の活用事例であるディープラーニングの解説は、おまけ程度の記載。
というか説明を端折り過ぎていて、誤解を生じかねないと思う。
たとえば、「ミニバッチ」の説明が学習動作ではなく、推論動作のところに書かれていたりとか（２５３ページ）。

GPUを演算ハードウェアとして捉え、CUDAなどを利用して有効活用しようと検討している人にとっては、良書。
また、前半のビデオアクセラレータとしてのGPUの解説も面白かった。

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コンピューターグラフィックスや科学部門での利用を含めたGPUの使われ方の歴史は面白かった。
中盤から後半を楽しむには、数学や電子工学の知識が必要だと思う。読むのがちょっと苦しかった。

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技術評論社の『GPUを支える技術』読んでるんだけど、めっちゃ楽しいんだけど、4章のアーキテクチャの部分わからないー。パタヘネ続き読んでから読むと楽しそう。「ディープラーニング部分正確ではない」みたいなレビューを見たけど、主眼はハードウェア理解なのでぼくとしてはヨシ。

にしてもいままでGPUって「なんかよくわからんけど科学計算つよくてポリゴンとかピクセルとかめっちゃ描画できるサムシング」という認識だったんだけど、この本読んでると計算機なんだなあと認識変わってきた。GPUで動かすためのバイナリや機械語、とか考えたことなかった。精々GLSLかSPIR-Vくらい。

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本書は2017に発行されたものだから最新の動向は載ってないが、GPUは高メモリバンド幅だけどメモリサイズはCPUより小さい。一度にたくさんデータを処理できるけど置いてはおけないみたいな感じかな。
内容所々理解不能だったけどGPUのハードからソフトまで広く書かれていたのは良かった。