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[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] (WEB+DB PRESS plus) 単行本（ソフトカバー） – 2021/3/18

Hisa Ando (著)
4.4 5つ星のうち4.4 40個の評価
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(概要)
GPUのしくみに焦点を当てた技術解説書。
3Dグラフィックス、AI/マシンラーニング、モバイル、IoT、ゲーム、ARなどの各種分野で、GPUの存在感はますます高まっています。また、科学技術計算の超並列計算にもGPUアクセラレータは重要な役割を担ってきました。それらの背景にあるGPUの特性および昨今の計算処理の要求とはどのようなものでしょうか。
本書では、GPUの今に主眼を置き、ハードウェアおよびソフトウェアの観点の基本事項、並列処理と計算の基礎から、内部構造、技術動向まで徹底解説。NVIDIAをはじめとした実製品の具体例、各分野での採用事例などを幅広く紹介し、現場で役立つ技術知識を厳選収録します。今回の改訂では、マシンラーニングの台頭に伴う性能改善のターゲットの変化と各社の新アーキテクチャの登場、第一線のGPU開発競争の鍵を握るスーパーコンピュータでのGPU採用状況など、今押さえておきたい話題を凝縮してお届けします。

(こんな方におすすめ)
・GPUの技術動向に関心のあるソフトウェアエンジニア、モバイルアプリ開発者、学生の方々

(目次)
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
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
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
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
2.4 並列処理のパラダイム ……基本、MIMD/SIMD/SIMTの違い
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
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
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
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
7.5 まとめ
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
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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  1. 本の長さ
    400ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    技術評論社
  4. 発売日
    2021/3/18
  5. 寸法
    15.1 x 2.2 x 21.1 cm
  6. ISBN-10
    4297119544
  7. ISBN-13
    978-4297119546
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商品の説明

著者について

●著者
Hisa Ando
シリコンバレーで、1990年代に先端プロセッサの開発に従事。現在はフリーのテクニカルライターとして、プロセッサやスーパーコンピュータ関係の報道や解説を中心に活動している。『コンピュータ設計の基礎』(マイナビ出版、2010)、『プロセッサを支える技術』(技術評論社、2011)などコンピュータアーキテクチャ関係の7冊の著書がある。また、ブログでプロセッサ関係の話題を紹介している。博士(工学)。

●特別寄稿(3.3節)
西川 善司 Zenji Nishikawa(トライゼット)
テクニカルジャーナリスト。高校時代からパソコン誌へのプログラムの寄稿、商業ゲームソフトの移植業務を受託。その後、日立製作所を経て記者業務に転向。ゲーム開発技術以外に、映像技術、自動車技術にもフォーカスした取材を行っている。

●技術監修(5.2〜5.4/6.2/7.1〜7.2/8.4節の一部)
成瀬 彰 Akira Naruse(NVIDIA)
1996年に名古屋大学大学院工学系研究科修士課程修了後、同年、富士通研究所に入社。大規模サーバー開発、HPCシステム開発などのプロジェクトに参加。2013年にシニアデベロッパーテ クノロジーエンジニアとしてエヌビディア(NVIDIA)に入社。さまざまなアルゴリズム・ アプリケーションのGPU向け並列化に従事、 GPUコンピューティングの普及に努めている。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 技術評論社; 増補改訂版 (2021/3/18)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2021/3/18
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 400ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4297119544
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4297119546
  • 寸法 ‏ : ‎ 15.1 x 2.2 x 21.1 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.4 5つ星のうち4.4 40個の評価

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5つ星のうち5.0 GPUがCPUとどう異なる道を歩んでいるかがよくわかる
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タイトルと同じです。
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ta1356
5つ星のうち4.0 中級者以上向けの良書
2021年5月5日に日本でレビュー済み
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調べてにくい情報が日本語で1冊にまとめられているのは非常に有用。
ただし、3D描画まわりのある程度の前提知識は必要。
さらに記載に矛盾があり調べてみると実は数字が間違っていたりするので星-1
12人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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kurochan
5つ星のうち5.0 GPUに関し一通りの基本知識を得る事ができる。
2021年3月17日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
大幅に改訂され、最新の情報が追加されている。
本書でGPUに関し一通りの最新の基本知識を得る事ができる。
10人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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hohoho
5つ星のうち5.0 全体像が網羅されていて読みやすい
2024年2月2日に日本でレビュー済み
自作PCに取り組む際に、本書を手に取った。技術的に込み入った内容が続くわけではなく、要点がまとめられており、また内容もプロセッサ基礎知識、ハード、ソフト、業界動向、ユーザニーズなど多方面から考察されており非常に読み易い。
ただ、ハードウェアの知識が結構求められる印象。あと、本書を読むとGPUではAMDやArm, Intelなどに較べてNVIDIAが強いんだなって良くわかる。ビットコインマイニングにおけるGPUについても説明が欲しかった。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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