it21​/public​/proceedings​/201410

IT21の会　平成26年10月度例会(第186回)議事録

日時：2014年10月03日（金）18時30分～20時30分

場所：日本技術士会　葺手第二ビル　5階A/B会議室

参加者：30名

配布資料

　IT21-1410-0:参加票

　IT21-1410-1:超並列による金融XML電文の高速処理システムとGPU技術の最新動向

　IT21-1410-2:技術士全国大会における情報工学部会特別例会のご案内

　IT21-1410-3:技術者のための英語講座 English For Engineers

　IT21-1410-4:IT21の会 PJ-JSN 募集します　地震予知に関する仲間募集

議事：

[1] メインテーマ「超並列による金融XML電文の高速処理システムとGPU技術の最新動向」（新海平氏）

　資料IT21-1410-1

　1.背景 (アジェンダ、自己紹介)

　・ 画像処理を専門とする演算装置 GPU (Graphics Processig Unit) はCPUと呼ばれる主演算装置の制御の下で用いられる動画信号生成専用の補助演算用ICである。

　・従来、大量の画像処理を必要とする製造業やゲームの分野で利用されいた GPU を画像処理以外に演算資源を応用する GPGPU (General-purporse computing on graphics processing units)により、他分野でも応用されつつある。

　2.米国サンノゼでの GPU Technology Conference 2013 参加

　・米国 サンノゼでで開催された　GPU Technology Conference 2013 (2013/3/18～2013/3/21 に参加)しその際の基調講演や講演者が聴講したセッションについての紹介があった。

　3.超並列による金融 XML 電文の高速処理システム

　・データ処理、トランザクション処理においてホットスポット(処理の負荷が高い箇所)を CPU ではなく GPU に切り出して並列処理させることでパフォーマンスの向上が可能となる。

　・データ処理を高速するためには、GPUの内部処理だけではなく、クライアントPCからサーバCPUへのネットワーク(TCP/IP)速度、サーバ内の CPU から GPU へのデータ転送をおこなう PCIバス(PCIe) の速度もボトルネックにならないようにすることが全体のパフォーマンス向上のために重要である。

　・GPGPUフレームワークでは、クライアントPC→サーバCPU→サーバGPUの間で、それぞれデータサイズの最適化およびフロー制御を行う。

　・金融業界では XML形式のデータ処理が標準であるが、バックエンドは固定長形式が多くXML形式から固定長形式へのデータ変換が重要となるが、GPGPUによる複数コアでの超並列処理により高速化を実現した。

　4.GPU技術の最新の動向

　・NVIDIA Manufacturing Day (2014/1/17 東京)では、NVIDIA の Kepler GPUを搭載したスパコンが Green 500 の Top 10 を独占したことや CUDA(GPU向け開発者向 けC言語統合開発環境) 6 についての発表があった。

　・GTC Japan 2014 (2014/7/16 東京)では、自動車に関する NVIDIA 社の取り組みとしてバーチャルコクピットや高速道路での自動運転への対応の紹介があった。

　・CUDA 6では、CPUとGPUのメモリをC 言語 APIから隠ぺいして統一したメモリのように見せるユニファイドメモリにより煩雑なメモリ管理が大幅に軽減されている。

　5.質疑応答

　(Q) XML型式のデータをどのようにGPUで並列処理するのか？

　(A) XMLの各タグを番号化およびタグの位置情報を数値化して分割してGPUに送り込む前処理を行っている。GPUではXML構文解析は行わず、CPUで前処理された単純形式の数値データを処理をして結果をCPUに送る。結果を基に再度CPUにて文字列を取り出し、固定長形式のデータ（csvファイル等）を作成している。

　(Q) CUDA と OpenACC の違いは？

　(A) CUDA は NVIDIA社の統合開発環境であるが、OpenACC は標準化されている。おそらく NVIDIA 社が先行して CUDA を提供していたが、NVIDIA 社の GPU のみを 対象としているためベンダーロックインなどの問題もあり、後発で OpenACC という標準規格が誕生したと理解している。

　(Q) CUDA6 でユニファイドメモリとはハードウェアとしてCPUとGPUのメモリを統合しているのか？

　(A) ハードウェアとしては統合していない。CUDA6 のAPI からは統合されているように見える。

　(Q) GPGPUとマルチスレッドの並行処理の違いは？

　(A) マルチスレッドはCPUで並行処理するので、GPUが苦手な分岐処理など複雑な処理に対応でき、CPU上でのプログラムを大きく変更する必要はない。GPGPUでは分岐処理などを取り除いた前処理をCPUで行った後、より単純な型式で大量のGPUコアで並列計算させるため、前処理を開発するために高度な技術が必要となる。

　6.その他

　・ 講師の新海氏より重大発表として「2014年12月14日のホノルルマラソンに挑戦する」という発表があった。

[2] サブテーマ「技術者のための英語講座 English For Engineers」（野々垣智樹氏）

　資料IT21-1410-3

　・ASEAN などの国際的な技術者会議で日本人技術者は発言に期待されているが、英語によるコミュニケーション能力などで十分に発信できていないことが多い。世界で戦える技術者の3大要件とは、(1) 技術力(経験・能力)があること、(2) 能力証明(ライセンス・実績)があること、(3) 英語が使えることである。

　・他の英会話スクールと異なり、会話の相手は同じ専門分野の技術を経験している者なので、英会話に話題に困ることはなく、より実践的なレッスンとなる。

　・オンライン形式(Skype)を利用して、フィリピンなどの方と英会話を行うが、1レッスン 50分でレッスン料は 2,000 円である。

　・情報工学部門の大西が、実際にフィリピンでIT会社に勤務していた方とSkype で英会話で話してレッスンを 10分ほど受講のデモを行った。

　※ 無料体験の枠がいくつかあるので、以下まで問い合わせください。

　エヌ・プランニング グループ 担当 野々垣 智樹氏

　info@peexam.net

　http://EnglishForEngineers.info/

[3] 技術士全国大会における情報工学部会特別例会のご案内（嶋田弘僧氏）

　・資料記載の技術士全国大会における情報工学部会特別例会を 2014/11/913:30 から福岡サンパレスで行うので都合のつく方は参加をくださいとの周知があった。

　・テーマは、クラウド上に「共創」環境を創る！ ～作る、学ぶ、分析のためのクラウドイノベーション～

[4] 初参加の方の自己紹介 （4名）

[5] その他

　次回の例会は11/7(金)午後に凸版印刷のVRシアターおよび隣接する印刷博物館の見学会を実施予定であり、詳細は別途案内予定です。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　以上（大西一弘 記）（新海平　ＭＬより転記）