- 【IT・電機】日韓技術情報総合ｽﾚ183【機械・ﾅﾉﾃｸ】
753 ：マンセー名無しさん[]：2011/11/26(土) 00:47:57.10 ID:Q1DafEd4 - 米Appleは自社開発したテレビの製造をシャープに依頼して来年2月にも開始し、来年半ばに発売する──
>という米投資銀行のアナリストレポートを米メディアが報じている。
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768 ：マンセー名無しさん[]：2011/11/26(土) 14:35:17.05 ID:Q1DafEd4 - a123なんかはより安全なリチウムイオン電池なので
あまり影響受けない
韓国系の格安電池が規制されれば、韓国中国系は安全な電池に乗り換えるかな
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770 ：マンセー名無しさん[]：2011/11/26(土) 14:50:58.08 ID:Q1DafEd4 - >>769
根拠のない妄想をよくまぁ５００文字もかけるものだ
その労力を別方向に使えば日本経済は復活するだろう
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774 ：マンセー名無しさん[]：2011/11/26(土) 15:49:07.95 ID:Q1DafEd4 - アップルTVがついにでるから、それで終わるよ
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790 ：マンセー名無しさん[]：2011/11/26(土) 18:00:04.76 ID:Q1DafEd4 - スパコン京終わった
京のプロセッサの向上はもうないけどGPGPUは進歩しつづける
「Keplerでは単精度浮動小数点演算性能を大幅に向上すべく，アーキテクチャの最適化を図った」と説明して回っているとされ，
CUDA Coreそのものの強化だけでなく，Streaming Multi-processor（SM）やGraphics Processing Cluster（GPC）の構成も見直した気配だ。
それにより，「演算効率はFermiアーキテクチャと比べて1.5〜2倍に達すると聞いている」とはOEM関係者の弁である。
NVIDIAに近い別の関係者は「KeplerのCUDA Coreは，64bit整数演算にも対応する計画と聞いている。
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802 ：マンセー名無しさん[]：2011/11/26(土) 18:52:46.89 ID:Q1DafEd4 - >>791
ttp://ja.wikipedia.org/wiki/GPGPU
GPGPUで性能が向上するアプリケーションとしては、
* 高性能クラスタ(HPC)
* 物理シミュレーション
* フーリエ変換
* 音声処理
* デジタル画像処理
* ビデオ変換処理
* レイ・トレーシング
* 分子動力学法
* 流体計算・気候シミュレーション
* データベース処理
* 格子ボルツマン法
* 暗号解読
* 市況分析
* 天体シミュレーション
* 機械学習
* 最適化問題
* Constructive Solid Geometry
などが期待されている。
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803 ：マンセー名無しさん[]：2011/11/26(土) 18:54:45.77 ID:Q1DafEd4 - 知識無しで日本マンセーしてたの？びっくりだ
念のためいっておくと、高性能クラスタ（HPC）がスパコンのことだよ
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807 ：マンセー名無しさん[]：2011/11/26(土) 19:00:56.74 ID:Q1DafEd4 - >>804
そのリスクは確かに大きいね
nvidiaはグラボ行き詰まって路線転換に苦労してtegraに行き着き
スパコンの世界はnvidia一色だけどね
ただ、cuda環境が徐々に充実してきているのでインテルはどうかなぁ
しかし、こんなことも知らないで韓国笑ってた人がいることに驚きだ
ただのグラボだってさw
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812 ：マンセー名無しさん[]：2011/11/26(土) 19:11:01.24 ID:Q1DafEd4 - 演算効率はFermiアーキテクチャと比べて1.5〜2倍に達すると聞いている
fermiからkelperに置き換えるだけで、スパコン自体の性能が最大で2倍になる
東工大のtsubame2.0は現在世界5位のスパコン
これはfermiを4000枚強使ってる
この4000枚を置き換えるだけで、2倍の性能になる
４０００x10万円で4億円のハードの入れ替えで2倍になるわけ
京の1000億円は無駄なわけ 民主の仕分けは当然なんだよね
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821 ：マンセー名無しさん[]：2011/11/26(土) 19:31:37.79 ID:Q1DafEd4 - >>819
GPGPUを知らなかった人か
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828 ：マンセー名無しさん[]：2011/11/26(土) 20:38:17.90 ID:Q1DafEd4 - >>827
GPGPU知らなかった人だぁ
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838 ：マンセー名無しさん[]：2011/11/26(土) 21:20:46.66 ID:Q1DafEd4 - >>837
GPGPU知らない人だぁ
GPUが高くなったとしても、そのときにはGPUが安価だったときに
CUDAで育った技術者や研究者がたくさんいて、もちろん開発環境が整っている。
だから挽回は出来ないよ
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