スーパーコンピューティングの将来

大変興味深い記事だった．

GPGPU

著者は GPGPU には否定的である．以下に内容をまとめてみた．

GPGPU (General-Purpose computation on GPUs) とは，GPU を汎用（は言い過ぎとして，本来の目的である「描画」以外）の計算に利用しようとする試みのこと．
GPU は CPU に比べて現状でコストパフォーマンスが高い．Pentium D と比較して倍の価格で（プログラミングに制約があるとはいえ）数倍の演算性能とメモリバンド幅が手に入った．また，過去数年では GPU の進歩の方が CPU より速かったため，今後の進歩も期待されていた．

GPU に対する懸念は以下の通り．

演算精度の問題．GPU は単精度演算しかサポートしない（描画目的では，する必要がない）が，多くの科学技術計算では倍精度は必須である．単純に倍精度にすることは，ハードウェア規模が 5 倍程度になるためあり得ない．何らかのハードウェアサポートで 4 サイクル程度で倍精度演算をサポートできるが，その場合演算性能が 1/4 になるため，Pentium D と変わらなくなってしまう．
CPU - GPU 間のバンド幅の問題．全ての計算を GPU のみでできるわけではないため，CPU - GPU 間の通信が発生する．この通信は PCI-Express などのため，GPU のメモリバンド幅に比べて遅くボトルネックとなる．GPU の本来の使用目的である描画では，CPU → GPU はポリゴン座標が送信されるためピクセルデータに比べてデータ量が少なく，GPU → CPU の通信はそもそも発生しないため，上で懸念されるようなボトルネックは存在しなかった．
もはや CPU より速い進歩が見込めない．マルチコア化により CPU の急激な進歩が見込めるため GPU の優位性がなくなった．また，描画目的の GPU はメモリバンド幅より演算性能を上げても意味がない（演算性能はメモリバンド幅に比べればおまけのようなもの）という事情があるが，メモリバンド幅の進歩も限界が近い．