高速化技術

高速化技術　-GPUを活用したシステムの高速化-

昨今、AIやIoTが話題となっていますが、こういった大規模なデータの処理は既存のCPUのみでは非常にコストがかかってしまいます。これに対して、GPUを利用することで、大規模な処理や複雑な処理を高速化することが可能になります。
当社では、いち早く、GPUによるソフトウエアの高速化に注目し、技術を習得してきました。お客様のシステムをより高速なものにする、GPUの高速化技術をご提供いたします。

導入効果

効果１　高速処理の実現

GPUに搭載されている多数の演算コアによる並列演算を活かしたシステムの高速化
→システムのリアルタイム化やタクトタイムの短縮による生産性向上などが実現できます。

効果２　新たなスペースの創出

多数のCPUで実現してきた演算処理を、1つのGPUで置き換え可能
→無駄なスペースを削減し、省スペース化を実現します。

効果３　トータルコストの削減

・価格性能比に優れたGPUを採用することによるイニシャルコストの削減
・低消費電力化・省スペース化によるランニングコストの低減
→高い費用対策効果で、安価にシステムを実現します。

導入事例

事例1.画像検査アルゴリズムの高速化

このケースでは、部品欠陥検査用の画像処理アルゴリズムを2枚のGPUで処理することで、CPUで処理した場合と比較して74倍の高速化を実現。

事例2.多視点ステレオ法による3次元復元の高速化

このケースでは、画像の復元処理をGPUで処理することで、CPUで処理した場合と比較して179倍の高速化を実現。

3次元復元の高速化効果を、動画でご覧いただけます。

事例3.組込向けGPUの活用

NVIDIA製の組込向けGPU（Jetson）を使用して画像認識を実現。

構成技術

解析力

GPUによるシステムの高速化には、そのシステムを細部まで理解することが重要です。

システム内の個別の処理を理解し、各処理にマッチしたGPUの活用によって、より効果的な高速化が実現できます。必要に応じて、専門機関と連携しながら高度なアルゴリズムの解析に対応します。

設計力

単にコストの高い処理をGPUで処理させても、高速化は望めません。

対象のシステムに合わせて、効率的なメモリ設計や、複数のGPUやCPUの相互利用などを考慮することにより、非常に高速なシステムが実現できます。

サービス

お客様の抱える課題の解決のため、CUDA／OpenCLを利用したGPUアプリケーション開発ソリューションをご提供いたします。

CUDA&OpenCL 2つのサービス

ポーティング

既存システムの最適チューニング

受託開発

高速なシステムの独自開発

※CUDAとは、 NVIDIA社が提供するC/C++言語を拡張した文法でのプログラミングが可能なGPU向けフレームワークです。
※OpenCLとは、マルチコアCPUやGPU、DSP、Cellプロセッサ、などからなる異種混在の計算資源を特定のハードに縛られずに利用するためのフレームワークです。

SERVICE1 ポーティング

お客様の既存システムをGPU向けソフトウェアへ移植し、高速化を行います。また、CPU／GPUの性能を最大限に引き出せるようにチューニングを行います。どの程度の高速化が可能であるかをプロファイリング結果によりご確認いただき、その結果を元に再度ポーティングをご検討いただくことも可能です。これまでクラスタを必要としていたシステムや、汎用PCでの実現が可能です。