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NVIDIA Tesla K20 & K20X

SMX
Fermiと比較して、ワット当りのパフォーマンスが最大で3倍になり、1ペタフロップスものコンピューティング・パワーを発揮するスーパーコンピュータをわずか10ラック分のサーバで構築できるようになりました。SMXでは40nmから28nmへのプロセスのシュリンクで単純にコア数を増やすだけではなく、ハードウェアに大きく依存していたスレッドスケジューラの一部の機能をコンパイラに移管することにより、制御ロジックを大きく削減しました。また、内部動作周波数を半分に落とすと同時にパイプライン段数を減らすことでトランジスタ数と消費電力を削減し、全体として性能を向上させながらエネルギー効率の最適化を実現しています。それらの効果があいまって倍精度演算性能はFermiの2倍を達成し、DGEMMではFermiで約60%だった効率を約80%まで引き上げることに成功しました。

ダイナミック並列処理
この機能はGPUカーネル内から新しいカーネルスレッドを動的に生みだせるようにする技術で、データに応じた動的なスレッドプログラミングが可能となります。この機能があると、並列プログラミングがより簡単に行えるようになり、適応メッシュ制御、高速マルチポール法など、よく利用されるアルゴリズムにGPUアクセラレーションが普及するものと思われます。

Hyper-Q
Kepler GPUユニットに搭載されたCUDAアーキテクチャコアを複数のCPUコアから同時に利用できるようにする技術です。FermiではCPUとのコネクションが1本に限られていましたが、Keplerでは32本のコネクションまで同時に実現できます。その結果複数のCPUからカーネルが同時に呼び出された場合、その必要がなくともシリアライズされていたものが同時並行に実行されることになり、GPUの利用率が大幅に高まってCPUのアイドル時間が短縮されます。Hyper-Qは、MPIを使用するクラスタ・アプリケーション等に最適です。