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
HarmonyOS（API 12 Beta6版）GPUアクセラレータエンジンサービス【空間領域AIスーパーサンプリング】
XEngine Kitは空間領域AIスーパーサンプリング機能を提供し、単一フレーム画像を用いてAI推論によりフィルターパラメータを生成し、スーパーサンプリングを実現します。GPUとNPUの協調動作により、空間領域GPUスーパーサンプリングよりも高い画質を実現します。スーパーサンプリング倍率が1.5倍以下の場合は推奨されます。
インターフェースの説明
以下のインターフェース ...
5月30日 05:37 投稿
CUDA公式ライブラリ：フーリエ変換（CUFFT）関連関数の概要
CUFFTライブラリは高性能なフーリエ変換計算を実現するための主要なツールです。一次元、二次元、三次元の実数および複素数フーリエ変換をサポートし、様々なデータレイアウトとデータ型を扱えます。この記事では、CUFFTライブラリの主要な関数について概説します。
1. FFTハンドル
1.1 cufftHandle
FFT演算の状態とリソースを管理するためのハンドル型です。FFT演算の状態 ...
5月24日 23:16 投稿