CPU / GPUを用いたデータ解析高速化
膨大なデータの処理をGPUを用いて高速化することで、ソフトウェア開発および評価作業の工数を削減できます。
プロジェクトの流れ
| フェーズ | 主要工程 | 主な対応内容 |
|---|---|---|
| 調査 | ①ソースコード開発環境一式受領 ②GPU高速化可能セクション調査 ③調査報告と詳細要件定義 |
|
| 移植 | ④CPU→GPU移植設計・実装 ⑤変更前後の処理結果一致確認 |
|
| 最適化 | ⑥タイムライン解析 ストリーム・メモリアクセス最適化 |
|
実案件における効果例
※QUADRO P400：データシート
https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/productspage/quadro/quadro-desktop/quadro-pascal-p400-data-sheet-a4-nv-704503-r1.pdf
※「インテル® Core™ i5-7500プロセッサー」
https://ark.intel.com/content/www/jp/ja/ark/products/97123/intel-core-i5-7500-processor-6m-cache-up-to-3-80-ghz.html
活用している技術
- CUDA
- OpenMP
- OpenCL
- 畳み込み演算
- 視差画像生成
- 離散フーリエ変換
- 画像変形処理