[B! GPU] InoHiroのブックマーク

GitHub - BlazingDB/blazingsql: BlazingSQL is a lightweight, GPU accelerated, SQL engine for Python. Built on RAPIDS cuDF.

A lightweight, GPU accelerated, SQL engine built on the RAPIDS.ai ecosystem. Get Started on app.blazingsql.com Getting Started | Documentation | Examples | Contributing | License | Blog | Try Now BlazingSQL is a GPU accelerated SQL engine built on top of the RAPIDS ecosystem. RAPIDS is based on the Apache Arrow columnar memory format, and cuDF is a GPU DataFrame library for loading, joining, aggre

InoHiro 2019/08/07

sql
GPU

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GPUをターゲットとしたC#の利用

Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド第2版何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...

InoHiro 2018/01/31

csharp
GPU

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gstore_fdw: GPUメモリをSQLで読み書き、そして…。 - KaiGaiの俺メモ

昨年、PGconf.ASIAで発表したPL/CUDAによる創薬ワークロードの高速化実験のテーマであるが、 kaigai.hatena blog.com 実測したベンチマークを見ると、奇妙な傾向が見てとれる。このワークロードにおける計算量は「Qの行数×Dの行数」であるので、Dの行数が同じ1000万行であるならば、Qの行数が1000のケース（22.6s）に比べ、Qの行数が10のケース（13.4s）の実行時間はもっと顕著に短時間でなければならない。計算量が1/100なのに、実行時間は半分弱にしかなっていない。実はこれは、化合物同志の類似度を計算するための時間だけでなく、PL/CUDA関数に与える引数をセットアップするための時間に12秒程度を要しており、アムダールの法則を引用するまでもなく、類似度の計算を高速化するだけでは処理速度はこれ以上伸びないのである。 PL/CUDA関数の引数として行列

InoHiro 2017/11/20

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GPUとSSDがPostgreSQLを加速する～クエリ処理スループット10GB/sへの挑戦～ [DB Tech Showcase Tokyo/2017]

2. HeteroDB社について ▌会社プロフィール  商号：ヘテロＤＢ株式会社  所在地：東京都品川区西大井１ー１ー２  設立： 2017年7月4日(火)  事業内容： GPU/SSDによる高速SQLデータベース製品の開発・販売 GPU等の活用を含むSQLチューニングサービス  主要株主：設立メンバーによる100%保有 ▌設立メンバー海外浩平（チーフアーキテクト兼代表取締役社長） OSS開発者コミュニティにおいて、Linux kernelやPostgreSQLデータベースの開発に10年以上従事。 PostgreSQLのSELinux対応やFDW機能拡張などコア機能強化に貢献しており、PostgreSQLのMajor Contributor として知られている。 2012年、 GPUによるPostgreSQLの高速化機構であるPG-Stromの開発に着手。以降、ヘテ

InoHiro 2017/09/07

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More modern gpu

GPUがなぜ速いのか，またその上でどのようなデータ構造やアルゴリズム，ライブラリが使えるのかを説明します。特にMapReduceなどの非均質で，離散的なアルゴリズムがいかに高速に実現されるかを紹介します。実験に使ったコード https://github.com/hillbig/gpuexperiments セミナーの動画 https://www.youtube.com/watch?v=WmETPBK3MOIRead less

InoHiro 2016/01/04

GPU
GPGPU

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https://jp.techcrunch.com/2014/03/20/20140319webcl-will-soon-let-web-developers-harness-the-power-of-multi-core-gpus-and-cpus-from-the-browser/

InoHiro 2014/03/28

WebCL
GPU

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https://jp.techcrunch.com/2013/11/06/20131105amazon-launches-new-ec2-gpu-instances-for-high-performance-3d-graphics-in-the-cloud/

InoHiro 2013/11/08

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RubyでGPUを使おう - ✘╹◡╹✘

※この記事はRuby Advent Calendar jp 2011の28日目の記事です。 27日目 kk_Ataka EvernoteのAPIをRubyから叩きたい 28日目 r7kamura RubyでGPUを使おう (←イマココ) 29日目 Daic_h (予定) こんにちは、r7kamuraです。耳を澄ませば2011年の崩れていく音がしますね。今回は年末用にとっておいた残り少ない意識を使って、RubyでGPUを使う方法を紹介しようと思います。 GPU? 皆さんGPUはご存知でしょうか。3Dのゲームとかで綺麗なグラフィックを表示してくれるアレです。FF14とかと抱き合わせでハイエンドPC()に付いてたりするアレです。近頃だとノートPCにも搭載されるようになっていて、MacbookPro等にも搭載されています。*2 GPUを販売している会社はNVIDIAとAMDの二社が有名です。NVI