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47 関係: AMD Accelerated Parallel Processing、AMD FirePro、対数、三角関数、信号処理、ビット、ビデオカード、ディープラーニング、アプリケーションプログラミングインタフェース、アドバンスト・マイクロ・デバイセズ、インテル、ギビバイト、ギガバイト、シミュレーション、スーパーコンピュータ、ストリーム・プロセッシング、CPU、CUDA、画像処理、DirectCompute、高性能計算、Folding@home、GDDR3、GDDR5、GPGPU、GPU、Graphics Processing Unit、High Bandwidth Memory、IEEE 754、NVIDIA、NVIDIA GeForce、NVIDIA GeForce GRID、NVIDIA Quadro、NVLink、OpenCL、PCI Express、TOP500、Xeon Phi、機械学習、浮動小数点数、11月6日、19インチラック、2007年、2009年、2012年、5月16日、6月20日。
AMD Accelerated Parallel Processing
AMD Accelerated Parallel Processing (AMD APP: エーエムディー・エーピーピー) とは、AMDによる、同社製CPU/GPU/APU向けの並列コンピューティング基盤テクノロジーである。AMD APP環境向けのソフトウェア開発キットとして、AMD APP SDKが公開されている。 同テクノロジーおよび開発キットの初期の名称はATI StreamおよびATI Stream SDKであり、ATIがAMDに買収された後、ATIブランドが存続している間は使われ続けていたが、その後ATIブランドの消滅・統合とともにAMD Stream/AMD APPおよびAMD APP SDKに名称変更されている。.
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AMD FirePro
AMD Fireシリーズ（FirePro、FireGL、FireMV、FireStream）は、AMD社（旧ATI社）の業務用グラフィックスアクセラレータ (GPU) のひとつである。ATIブランドが消滅する前の旧称は「ATI Fireシリーズ」であった。 同社のコンシューマー向けGPUであるAMD Radeonとのブランド統合戦略の一環として、2013年にはクラウドゲームサーバー向けのAMD Radeon Skyが、そして2016年にはクリエイター向けのおよびHPC/機械学習向けのが発表された。.
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対数
対数（たいすう、logarithm）とは、ある数 を数 の冪乗 として表した場合の冪指数 である。この は「底を とする の対数（x to base; base logarithm of ）」と呼ばれ、通常は と書き表される。また、対数 に対する は（しんすう、antilogarithm）と呼ばれる。数 に対応する対数を与える関数を考えることができ、そのような関数を対数関数と呼ぶ。対数関数は通常 と表される。 通常の対数 は真数, 底 を実数として定義されるが、実数の対数からの類推により、複素数や行列などの様々な数に対してその対数が定義されている。 実数の対数 は、底 が でない正数であり、真数 が正数である場合この条件は真数条件と呼ばれる。 について定義される。 これらの条件を満たす対数は、ある と の組に対してただ一つに定まる。 実数の対数関数 はb に対する指数関数 の逆関数である。この性質はしばしば対数関数の定義として用いられるが、歴史的には対数の出現の方が指数関数よりも先であるネイピア数 のヤコブ・ベルヌーイによる発見が1683年であり、指数関数の発見もその頃である。詳細は指数関数#歴史と概観や を参照。。 y 軸を漸近線に持つ。.
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三角関数
三角関数（さんかくかんすう、trigonometric function）とは、平面三角法における、角の大きさと線分の長さの関係を記述する関数の族および、それらを拡張して得られる関数の総称である。三角関数という呼び名は三角法に由来するもので、後述する単位円を用いた定義に由来する呼び名として、円関数（えんかんすう、circular function）と呼ばれることがある。 三角関数には以下の6つがある。.
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信号処理
信号処理（しんごうしょり、signal processing）とは、光学信号、音声信号、電磁気信号などの様々な信号を数学的に加工するための学問・技術である。 アナログ信号処理とデジタル信号処理に分けられる。 基本的には、信号から信号に変換するものであり、信号とは別の形式の情報を得るもの（例えば、カテゴリ分けや関連づけ、推論的な情報を得る認識や理解など）は含まれない。圧縮も含まれないことが多い。但し、認識や理解、圧縮の前段階としての信号の変換は信号処理と呼ばれる。そのため、信号処理はそれらの技術に対して非常に重要であるとともに関連が強い。なお、また入力と出力が同じ種類(物理量)の信号である場合（例えば入力と出力ともに同じ音圧である場合）には、フィルタリングとも呼ばれる。 信号処理の例としては、ノイズの載った信号から元の信号を推定するノイズ除去や、時間的な先の値を推定する予測、時間周波数解析などを行う直交変換、信号の特徴を得る特徴抽出、特定の周波数成分のみを得るフィルタなどがある。 高速フーリエ変換、ウェーブレット変換、畳み込み等のアルゴリズムがあり、以前はそれぞれ専用のハードウェアで処理していたが、近年ではDSPや汎用のハードウェアでソフトウェアで処理したり、FPGAによる再構成可能コンピューティングによって処理する方法が開発されつつある。 さまざまな応.
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ビット
ビット (bit, b) は、ほとんどのデジタルコンピュータが扱うデータの最小単位。英語の binary digit （2進数字）の略であり、2進数の1けたのこと。量子情報科学においては古典ビットと呼ばれる。 1ビットを用いて2通りの状態を表現できる（二元符号）。これらの2状態は一般に"0"、"1"と表記される。 情報理論における選択情報およびエントロピーの単位も「ビット」と呼んでいるが、これらの単位は「シャノン」とも呼ばれる（詳細は情報量を参照）。 省略記法として、バイトの略記である大文字の B と区別するために、小文字の b と表記する。.
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ビデオカード
NVIDIA RIVA 128 (1997年) ビデオカード（Video card）は、パーソナルコンピュータなどの各種のコンピュータで、映像を信号として出力または入力する機能を、拡張カード（拡張ボード）として独立させたものである。「ビデオボード」「グラフィックカード」「グラフィックボード（俗称グラボ）」「グラフィックスカード」「グラフィックスボード」ともいう 。 カードに搭載されているチップやメモリによって描画速度、解像度、3D性能などが異なる。.
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ディープラーニング
ディープラーニングまたは深層学習（しんそうがくしゅう、）とは、（狭義には4層以上2層ならパーセプトロン。３層なら階層型ニューラルネット。これらと比較して深い層の階層型ニューラルネットを、深層（階層型）ニューラルネットと呼ぶ。の）多層のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、）による機械学習手法である。深層学習登場以前、４層以上の深層ニューラルネットは、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって充分学習させられず、性能も芳しくなかった。しかし、近年、ヒントンらによる多層ニューラルネットワークの学習の研究や、学習に必要な計算機の能力向上、および、Webの発達による訓練データ調達の容易化によって、充分学習させられるようになった。その結果、音声・画像・自然言語を対象とする問題に対し、他の手法を圧倒する高い性能を示し岡谷貴之 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)、2015年4月8日、まえがき、ISBN 978-4061529021、2010年代に普及した。しかしながら、多層ニューラルネットが高い性能を示す要因の理論的な解明は進んでいない。.
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アプリケーションプログラミングインタフェース
アプリケーションプログラミングインタフェース（、）とは、広義の意味ではソフトウェアコンポーネントが互いにやりとりするのに使用するインタフェースの仕様である。 APIには、サブルーチン、データ構造、オブジェクトクラス、変数などの仕様が含まれる。APIには様々な形態があり、POSIXのような国際規格、マイクロソフトのWindows APIのようなベンダーによる文書、プログラミング言語のライブラリ（例えば、C++のStandard Template Libraryやなど）がある。 商業的に使われる狭義の意味ではOSやミドルウェアやWebサービス等サービスを利用するアプリケーション(Application)を作成する(Programming)ためのインターフェース(Interface)である。こちらの意味ではサービスから提供されないStandard Template Libraryなど言語の標準ライブラリーは含まない。 APIはApplication Binary Interface (ABI) とは異なる。APIはソースコードベースだが、ABIはバイナリインタフェースである。例えば、POSIXはAPIだが、Linux Standard Base (LSB) はABIである（LSBはいろいろな規定の集合なので、正確には「LSBには、ABIにまで踏み込んでいる部分もある」）。.
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アドバンスト・マイクロ・デバイセズ
アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（Advanced Micro Devices, Inc.
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インテル
インテル（英:Intel Corporation）は、アメリカ合衆国カリフォルニア州に本社を置く半導体素子メーカーである。 社名の由来はIntegrated Electronics（集積されたエレクトロニクス）の意味である。.
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ギビバイト
ビバイト (gibibyte) とはコンピュータの容量や記憶装置の大きさをあらわす情報の単位の一つ。GiBと略記される。 本来SI接頭辞の10を表すギガを使ったギガバイトは1,000,000,000バイトという意味であるが、2バイトの意味で使われることがあった。 混乱を避けるためIECが決めた二進接頭辞がギビであり、ギビバイト.
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ギガバイト
バイト (gigabyte) は、情報の大きさを表す単位。GBと略記される。10億7374万1824バイト。 通常の接頭辞ギガは10倍を表すが、情報の分野においては二進接頭辞を用いて2の累乗倍として用いられるため、このギガは2を表す（ただし、明示的に10倍と区別するため、ギビバイト (GiB) も使用される）。また、1ギガバイト.
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シミュレーション
ミュレーション（）は、何らかのシステムの挙動を、それとほぼ同じ法則に支配される他のシステムやコンピュータなどによって模擬すること広辞苑第6版。simulationには「模擬実験」や「模擬訓練」という意味もある。なお「シミュレイション」と表記することもまれにある。.
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スーパーコンピュータ
ーパーコンピュータ（supercomputer）は、科学技術計算を主要目的とする大規模コンピュータである。日本国内での略称はスパコン。また、計算科学に必要となる数理からコンピュータシステム技術までの総合的な学問分野を高性能計算と呼ぶ。スーパーコンピュータでは計算性能を最重要視し、最先端の技術が積極的に採用されて作られる。.
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ストリーム・プロセッシング
トリーム・プロセッシング (stream processing) は、並列処理を実現するプログラミング手法の一つである。ストリームプロセッシングを用いることにより、コンピュータープログラマーはチップ上の多数の'コア'（あるいは、演算の単位）や、それぞれに接続されたバスやメモリ、I/Oなどを別々に管理せずにアクセスできる能力の恩恵を受けることができる。.
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CPU
Intel Core 2 Duo E6600) CPU（シーピーユー、Central Processing Unit）、中央処理装置（ちゅうおうしょりそうち）は、コンピュータにおける中心的な処理装置（プロセッサ）。 「CPU」と「プロセッサ」と「マイクロプロセッサ」という語は、ほぼ同義語として使われる場合も多いが、厳密には以下に述べるように若干の範囲の違いがある。大規模集積回路（LSI）の発達により1個ないしごく少数のチップに全機能が集積されたマイクロプロセッサが誕生する以前は、多数の（小規模）集積回路（さらにそれ以前はディスクリート）から成る巨大な電子回路がプロセッサであり、CPUであった。大型汎用機を指す「メインフレーム」という語は、もともとは多数の架（フレーム）から成る大型汎用機システムにおいてCPUの収まる主要部（メイン）、という所から来ている。また、パーソナルコンピュータ全体をシステムとして見た時、例えば電源部が制御用に内蔵するワンチップマイコン（マイクロコントローラ）は、システム全体として見た場合には「CPU」ではない。.
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CUDA
CUDA（Compute Unified Device Architecture：クーダ）とは、NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム（並列コンピューティングアーキテクチャ）およびプログラミングモデルである。専用のC/C++コンパイラ (nvcc) やライブラリ (API) などが提供されている。なおNVIDIA製GPUにおいては、OpenCL/DirectComputeなどの類似APIコールは、すべて共通のGPGPUプラットフォームであるCUDAを経由することになる。.
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画像処理
画像処理（がぞうしょり、Image processing）とは、電子工学的（主に情報工学的）に画像を処理して、別の画像に変形したり、画像から何らかの情報を取り出すために行われる処理全般を指す。まれにコンピュータグラフィックスによる描画全般を指して使われることがあるが、あまり適切ではない。歴史上CGアプリケーションはCADが先行し、そのころのCGは「図形処理」と呼ばれていて、実際図形処理情報センターという出版メディアも存在した。画像処理は本来CGとは無関係にテレビジョン技術の発達とともに、産業界では早くから注目を浴びていたテクノロジーであり、当初からビデオカメラの映像信号を直接アナログ-デジタル変換回路へ通すという方法が試みられた。その成果の一部（輪郭強調によるシャープネスなど）が現在のCGアプリケーションに生かされている。.
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DirectCompute
Microsoft DirectCompute (マイクロソフト・ダイレクトコンピュート) は、Microsoft Windows OS上で"General-Purpose computing on Graphics Processing Unit" (GPGPU) をサポートするためのアプリケーション・プログラミング・インターフェイス（API）の1つである。.
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高性能計算
性能計算、ハイ・パフォーマンス・コンピューティング（high-performance computing、HPC）は、計算科学のために必要な数理からコンピュータシステム技術までに及ぶ総合的な学問分野である。.
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Folding@home
Folding@home（FAH、フォールディング・アット・ホーム）は、2000年10月から北アメリカのスタンフォード大学を中心に行われている分散コンピューティングプロジェクトおよび、それに使用されているコンピュータプログラム。 たんぱく質の折りたたみ構造を解析することで、これに関係する様々な疾病（アルツハイマー病、がん、パーキンソン病、狂牛病など）の治療に役立てるのが目的。このプログラムをダウンロードし、パーソナルコンピュータなどで動作させると研究に必要な計算が行われ、その計算結果がインターネットを通じてスタンフォード大学に送られる。また、このプロジェクトではCPUだけでなく、GPGPUによる処理も行う事が出来る。.
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GDDR3
GDDR3 (Graphics Double Data Rate 3) は、ATI Technologiesによって開発された、ビデオカード用のメモリー技術である。 技術的にはDDR2 SDRAMと類似しているが、高速なメモリーチップを搭載し、冷却装置を単純にするため、電力と放熱の条件は緩和された。DDR2と異なり、GDDR3はJEDECのDDR3 SDRAM仕様とは無関係である。このメモリは、グラフィックの要求を確実に扱うために、内部にターミネータを備える。また、帯域幅を広げるために、GDDR3メモリーはクロック信号1周期につき2ビットを転送する。 GDDR3はATIにより開発されたが、最初に採用した製品はNVIDIAのGeForce 5700 Ultraであり、2番目に採用した製品はNVIDIAのGeForce 6800 Ultraであった。これは、消費電力を前世代のGeForce 5950 Ultraと同程度に抑えるためである。ATIはRADEON X 800からGDDR3を採用した。以降、この2大陣営の多くの製品で用いられた。その後、後継規格のGDDR4へ移行。2009年現在はAMD（ATI）より新規格GDDR5が発表され、搭載製品が発売されている。.
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GDDR5
GDDR5 (Graphics Double Data Rate 5) は、AMDによって開発されたビデオカード用のメモリー技術である。規格策定は、業界規格標準化団体であるJEDECとAMDのエンジニアによって行われた。規格上GDDR3、の後継モデルとされている。.
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GPGPU
GPGPU（General-purpose computing on graphics processing units; GPUによる汎用計算）とは、GPUの演算資源を画像処理以外の目的に応用する技術のことである 。.
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GPU
GPU.
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Graphics Processing Unit
Graphics Processing Unit（グラフィックス プロセッシング ユニット、略してGPU）は、リアルタイム画像処理に特化した演算装置ないしプロセッサである。グラフィックコントローラなどと呼ばれる、コンピュータが画面に表示する映像を描画するための処理を行うICから発展した。特にリアルタイム3DCGなどに必要な、定形かつ大量の演算を並列にパイプライン処理するグラフィックスパイプライン性能を重視している。現在の高機能GPUは高速のVRAMと接続され、グラフィックスシェーディングに特化したプログラマブルな演算器（シェーダーユニット）を多数搭載している。さらにHPC分野では、CPUよりも並列演算性能にすぐれたGPUのハードウェアを、より一般的な計算に活用する「GPGPU」がさかんに行われるようになっており、そういったセクター向けに映像出力端子を持たない専用製品も多く現れている。 NVIDIA製のGPU - GeForce 6600 GT.
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High Bandwidth Memory
High Bandwidth Memory (HBM)とは、JEDECが規格化した、Through Silicon Via (TSV)技術によるダイスタッキングを前提としたメモリ規格である。北米時間2015年6月16日にAMDによって発表された、開発コードネーム「Fiji」と呼ばれていた製品群にて初めて搭載された。.
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IEEE 754
IEEE 754（あいとりぷるいー754、IEEE Standard for Floating-Point Arithmetic: 直訳すると「浮動小数点数算術標準」）は、浮動小数点数の計算で最も広く採用されている標準規格であり、多くのプロセッサなどのハードウェア、またソフトウェア（コンピュータ・プログラム）に実装されている。多くのコンピュータ・プログラミング言語ないしその処理系でも、浮動小数点数処理の一部または全部が IEEE 754 になっている。IEEE 754 が制定される前に成立したC言語などは、仕様上はIEEE 754 が必須となっていないものの、IEEE 754対応の演算命令を使える環境下では、それをそのまま利用して浮動小数点数演算を実装することが多い。一方で、JavaやC#など、言語仕様として IEEE 754 を必須としているものもある。 21世紀に入った後に改定され、2008年8月に制定された IEEE 754-2008 がある。これには、1985年の IEEE 754 制定当初の規格であるIEEE 754-1985、ならびに基数非依存の浮動小数点演算の標準規格 IEEE 854-1987 の両者がほぼすべて吸収されている。IEEE 754-2008 は正式に制定されるまでは、IEEE 754rと呼ばれた。 正式な規格名は、IEEE Standard for Floating-Point Arithmetic (ANSI/IEEE Std 754-2008)である。ISO/IEEEのPSDO（パートナー標準化機関）合意文書に基づき、JTC1/SC 25 を通して国際規格 ISO/IEC/IEEE 60559:2011 として採用され、公表されている。 この標準規格は以下のことを定義している。.
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NVIDIA
NVIDIA Corporation（エヌビディアコーポレーション）は、アメリカ合衆国カリフォルニア州サンタクララにある半導体メーカー。コンピュータのグラフィックス処理や演算処理の高速化を主な目的とするGPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）を開発し販売する。 デスクトップパソコンやノートパソコン向けのGPUであるGeForceシリーズ、プロフェッショナル向けでワークステーションに搭載されるQuadroやNVSシリーズで有名だが、スーパーコンピュータ向けの演算専用プロセッサであるTesla（テスラ）や、携帯電話やスマートフォン・タブレット端末向けのSoC（システム・オン・チップ）であるTegra（テグラ）の開発販売も手掛ける。日本法人は東京都港区赤坂にある。 NV1 搭載ボード.
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NVIDIA GeForce
GeForce（ジーフォース）は、NVIDIAが製造販売するGraphics Processing Unit (GPU) の製品群ブランド名である。 1999年に発表されたGeForce 256を筆頭に、競合するアドバンスト・マイクロ・デバイセズ (AMD) のRadeonと共にパーソナルコンピュータにおけるグラフィックス・テクノロジーを先導している。2017年12月現在の主力はGeForce 10シリーズである。.
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NVIDIA GeForce GRID
NVIDIA GeForce GRID （エヌビディア・ジーフォース・グリッド）はNVIDIAが開発中のクラウドゲーミングのための仮想化技術である。 CES 2013では、NVIDIA GRIDとして紹介された。.
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NVIDIA Quadro
Quadro（クアドロ）は、NVIDIA社のグラフィックスアクセラレータ (GPU) の製品群のひとつである。 SGI VPro VR3 (Quadro) ELSA GLoria II Pro (Quadro).
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NVLink
NVLinkは、Nvidiaによって開発された通信プロトコルである。NVLinkは、CPUとGPUの間のポイント・ツー・ポイント接続、およびGPUと80GB/sの別のGPUとの間のポイント・ツー・ポイント接続を指定する。導入されているNVLink製品は、高性能アプリケーション領域に重点を置いている。 2016年4月5日、Nvidiaは、Nvidia Tesla P100製品などで使用される次世代のPascalマイクロアーキテクチャにNVLinkを実装すると発表した。 2014年、米国エネルギー省はNVIDIAとIBMと、「Summit」と「Sierra」という2台のスーパーコンピュータを構築する契約を結んだ。NVLinkはノード相互接続に利用され、システムインターコネクトにはInfiniBandベースのものが利用される。 これらのシステムは、NvidiaのVoltaアーキテクチャとPOWER9ファミリのCPUを組み合わせる。.
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OpenCL
OpenCL（オープンシーエル、）は、OpenCL C言語による、マルチコアCPUやGPU、Cellプロセッサ、DSPなどによる異種混在の計算資源（ヘテロジニアス環境、ヘテロジニアス・コンピューティング、）を利用した並列コンピューティングのためのクロスプラットフォームなフレームワークである。用途には高性能計算サーバやパーソナルコンピュータのシステムのほか、携帯機器などでの利用も想定されており、組み込みシステム向けに必要条件を下げたOpenCL Embedded Profileが存在する。.
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PCI Express
マザーボード上のPCI Express x1 スロット マザーボード上のPCI Express x16 スロット PCI Express（ピーシーアイエクスプレス）は、2002年にPCI-SIGによって策定された、I/Oシリアルインタフェース（拡張バスの一種）である。書籍、文書ではPCIeと表記されることも多い。この表記はPCI-SIG自身もウェブサイト上で使用している。名称がPCI-Xと似ているものの、そちらはパラレルインタフェースであるなど、別の規格である。.
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TOP500
TOP500リストの500位のFLOPS TOP500は、狭義にはHPLベンチマークによるコンピュータの性能のランキングであり、広義にはそれから派生したGreen500やGraph500などのランキングも含めて指している場合もある。また、そのランキングを定期的に集計し、評価するプロジェクト全体を指すこともある。 1993年に発足し、スーパーコンピュータのリストの更新を年2回発表している。ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC、高性能計算）における傾向を追跡・分析するための信頼できる基準を提供することを目的とし、コンピュータの計算科学応用向け性能の評価に適したいくつかのベンチマークによりランク付けを行っている。リストの作成はマンハイム大学、テネシー大学、ローレンス・バークレイ米国立研究所の研究者らによる。毎年6月のInternational Supercomputing Conference(ISC)および11月のSupercomputing Conference(SC)の開催に合わせて発表されている。.
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Xeon Phi
Xeon Phi（ジーオン ファイ ）は、インテルが販売しているLarrabee (社内コード)より派生したMICアーキテクチャ (Many Integrated Core) ベースのHPC向けコプロセッサ（後にプロセッサバージョンも追加）のブランド名である。.
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機械学習
機械学習（きかいがくしゅう、machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。.
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浮動小数点数
浮動小数点数（ふどうしょうすうてんすう、英: floating point number）は、浮動小数点方式による数のことで、もっぱらコンピュータの数値表現において、それぞれ固定長の仮数部と指数部を持つ、数値の表現法により表現された数である。.
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11月6日
11月6日（じゅういちがつむいか）はグレゴリオ暦で年始から310日目（閏年では311日目）にあたり、年末まであと55日ある。.
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19インチラック
19インチラックは、電子機器を収容するため、機器の取り付け幅を19インチ（482.6㎜）に規定して標準化されたラックまたはキャビネットの総称である。.
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2007年
この項目では、国際的な視点に基づいた2007年について記載する。.
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2009年
この項目では、国際的な視点に基づいた2009年について記載する。.
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2012年
この項目では、国際的な視点に基づいた2012年について記載する。.
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5月16日
5月16日（ごがつじゅうろくにち）はグレゴリオ暦で年始から136日目（閏年では137日目）にあたり、年末まではあと229日ある。誕生花はイキシア。.
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6月20日
6月20日（ろくがつはつか、ろくがつにじゅうにち）は、グレゴリオ暦で年始から171日目（閏年では172日目）にあたり、年末まであと194日ある。誕生花はオトメギキョウ、クリ。.
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