GPUの動作原理：アーキテクチャから並列計算まで
人工知能システムの基盤となる計算処理において、GPU（Graphics Processing Unit）は不可欠な役割を担っている。本稿では、GPUのハードウェア構造とNVIDIA GPUアーキテクチャの観点から、その動作原理を詳細に解説する。NVIDIA GPUはFermiからBlackwellアーキテクチャに至るまで長年にわたる発展を遂げており、特にTensor CoreやNVLinkなどのAI関連技術は目覚ましい進化を ...
8月9日 03:11 投稿
PyTorch入門：テンソル操作完全ガイド
Tensorは、配列や行列に非常によ似た特殊なデータ構造です。PyTorchでは、モデルの入力と出力、およびモデルのパラメータをエンコードするためにtensorを使用します。
TensorはNumPyの配列に似ていますが、tensorはGPUやその他の特殊なハードウェア上で実行して計算を高速化できる点が異なります。ndarrayに慣れているなら、Tensor APIにも慣れるでしょう。そうでない場合 ...
8月6日 11:04 投稿
vLLMにおけるKVCacheマネージャーの詳細解説
vLLMにおけるKVCacheマネージャーの詳細解説
本稿では、大規模言語モデル推論フレームワーク「vLLM」におけるKVCacheマネージャーの内部構造と動作原理を解説する。vLLMのバージョン0.17.1を 기준으로、ブロック管理機構からメモリアロケーションまで、実装深处までを明らかにする。
検証環境はconda環境（Python 3.12）上に構築され、vllm==0.17.1で動作確認を行っている ...
8月3日 21:34 投稿
ガウスぼかしのパフォーマンス最適化
あるプロジェクトにおいて、広範囲で高頻度に適用される高斯ぼかし処理が、GPU使用率の急上昇とフレームレートの大幅な低下を引き起こし、深刻なパフォーマンス問題となりました。この問題を解決するため、2019年のSIGGRAPHで発表された高斯ぼかしの最適化アルゴリズムを導入しました。この最適化により、GPUの負荷を66%削減し、処理時間を1/3に短縮することができました。 ...
8月2日 21:49 投稿
Google Colabで無料GPUを利用する方法
Google Colabの基本的な使い方
Google Colab（Colaboratory）を利用することで、無料でGPUリソースを最大12時間連続で使用できます。ただし、長時間の連続利用や頻繁なセッション切断・再接続は制限対象となるため注意が必要です。以下に、実際の利用手順とベストプラクティスを紹介します。
1. アカウントと環境準備
まず、Googleアカウントが必要です。また、Googleサー ...
7月27日 00:55 投稿
Faissのベクトル検索パフォーマンスを効率的にテストする完全ガイド
Faissのベクトル検索パフォーマンスを効率的にテストする完全ガイドFaissは、密ベクトルの類似性検索とクラスタリングに特化した高性能ライブラリで、機械学習やコンピュータビジョン分野で広く利用されています。本記事では、Faissのパフォーマンスを包括的にテストする方法を詳しく解説し、開発者が異なるインデックスタイプの効率を迅速に評価し、ベクトル検索システム ...
7月23日 18:43 投稿
GPUアクセラレーションによるプライベート情報検索：技術的課題と最適化実践
1. GPUアクセラレーションにおけるプライベート情報検索の技術的背景
プライベート情報検索(PIR)技術は理論から実用段階へと進化しています。アップルのプライベートビジョンサーチシステムが示したように、従来のPIRスキームは商業価値を証明しました。現代の格子ベース準同型暗号(HE)はPIRに数学的基盤を提供しますが、計算複雑度がボトルネックに。GB級データベースでの ...
7月22日 05:51 投稿
複数GPUを使った並列学習の実践
本記事ではPyTorchを例に、複数GPUを使用した並列学習について説明します。
なぜ複数GPUでの並列学習が必要なのか
その理由は主に2つあります。1つ目はモデルが単一のGPUに収まらない場合、複数のGPU上で完全なモデルを動作させるためです（例えば初期のAlexNetなど）。2つ目は、複数のGPUを並列計算に使用することでトレーニング速度を向上させるためです。
一般的な複 ...
7月14日 23:39 投稿
CUDA公式ライブラリ：フーリエ変換（CUFFT）関連ライブラリ関数の使用例
はじめに
本稿では、CUDA環境におけるFFT（高速フーリエ変換）処理のために用いられるcuFFTライブラリの 주요関数について、その使用方法を具体的なコード例とともに解説する。
cufftExecC2C()使用例
実装手順：
入力データと出力用配列を確保し、GPUメモリ上に配置する；
入力データを初期化し、ホストメモリからGPUメモリへ転送する；
cuFFTプランを生成し、cufftExecC ...
7月5日 23:19 投稿
AIシステムの視点からCUDAを考察する
AIシステムの視点からNVIDIAのエコシステムを再評価すると、多くの参考になる側面が見えてきます。本稿では主にパイプラインスケジューリング、SIMTフロントエンド、分岐予測、およびインタラクション方式について分析し、DSAアーキテクチャと比較しながら、NVIDIA CUDAから学べる点について考察します。
NVIDIAエコシステムの考察ポイント
ソフトウェアとハードウェアアー ...
6月6日 17:16 投稿