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現在、ネットワークには、様々なセンサ及びデバイスが接続され、これらのセンサ及びデバイスから刻々と出力されるデータがネットワーク上でデータストリームを形成する。データストリームを形成するデータ(ストリームデータと呼ばれる)を滞りなく処理する(リアルタイムに処理する)手法として、ストリームコンピューティングがある。
近年、ストリームコンピューティングを実現するためのアクセラレータ技術が急速に発達している。代表的なアクセラレータの一つに、GPU(Graphical Processing Unit)がある。GPUは、画像表示に必要な演算を高速で行うことを主たる目的として設計されており、制御のための計算を得意としていない。また、通常、GPU自体は、通常OS(Operating System)で行われるようなリソース管理を行っていない。このため、ストリームコンピューティングのためにGPUが適用される場合には、以下のような手法の採用が一般的である。
すなわち、GPUは、CPU(Central Processing Unit)を搭載したコンピュータ(情報処理装置、例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーションのような専用又は汎用のコンピュータ)に備えられた周辺バスに接続される。GPUが目的の計算を行うに当たっては、CPUがGPU用のプログラムのダウンロード(GPUへのプログラムの提供:プログラムマッピングともいう)と入出力データに係る設定(I/Oセットアップ)を行う。そして、CPUがGPUにダウンロードされたプログラムの実行を指示する。GPUは、指示に従ってプログラムの実行を開始し、目的の計算を行う。このようなハードウェア構成では、GPUは、CPUをメインプロセッサとした場合のコプロセッサとして機能する。
本発明は、プログラム、及び情報処理装置に関する。
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