私がこうして夢を語れるのはいつまでだろうか

私は中高時代から、テスト直前の無謀な状況に対する焦りの気持ちを別の専門の研究に注ぐことで高速に独学を進めてきた。
夏休みの独学は別だが、それ以外の時期は大抵そういった現実逃避の威力を使って邁進してきた気がする。
もちろんこのことについては全然誇りに思っていない。後悔するほどでもないが。ただ、独学の内容には誇りを持っている。

世の中のPC事情は近年また動き始めている。
CPUは近年急に恐ろしく高速になり、クアッドコアも普通の世の中になった。
メモリは私の浪人時代に比べても革命的な大暴落を遂げ、4GB買っても8千円もしなくなった。
GPUはAMDがATIを買収し、nVidiaがAGEIAを買収し、現行ハードはTFlopsが実現されている。
そして好景気のIntelがGPUの領域に進出し、三つ巴戦が繰り広げられている。
そんな中で、並列コンピューティングや物理シミュレーションが一般人の手の届くところまでやってきた。
ちょっとしたスパコンになってきている。
そのスパコンらしさを今一番発揮しているのはGPGPU。
このキーワードも最近では随分有名になってきた。
これはGeneral Purpose Graphics Processing Unitのことだが、
GPUは本来このとおり画像処理に特化したハードだった。
それがあまりに演算能力が上がってきたため、多目的に利用しようという試みが進んできている。

今までエンコード処理や物理演算などはCPUの高クロックに力任せで演算させてきたが
これらもGPUで行うことができるようになった。そればかりかGPUで行ったら10倍以上高速になるものもある。
膨大なデータを処理するのに、GPUで行うと10倍とか数百倍とか高速化される場合があるため、それまでできなかった新しいことができるようになる。
東大では医療分野に使える画像処理システムをGPGPUを用いて試作してした。GPGPUくらいでなければできないことらしい。

実はハード自体は元からあるので、これらどのように応用していくかの分野は、まさにソフトウェア工学分野の力の見せ所である。
現在ではまだどの分野も発展途上の実験段階であり、そもそもプログラマが並列処理の記述に慣れていないため、それの訓練から始めなければならない。
現に、そういった訓練を主な課題とした授業を行っている大学が海外にある。

GPGPUではやはり一番有名なのはnVidiaの推進するCUDAだろう。
最近我がメインマシンにもCUDAが使えるハードが導入されたので、私もCUDAの開発者向けページを少し見てみた。
http://www.nvidia.com/object/cuda_home.html

私は元々人工知能の研究や人間に近い処理に興味がある。オートマチックな物を作るのが好きなのも関係している。
その一環で、視覚情報処理にも興味があったのだが、なんとこのプレビューページにもそういうのは載っていた。
Real-time Visual Tracker by Stream Processingという名に思いっきり惹かれたので見てみると、
これまたなんとNTTコミュニケーションの研究所にリンクしていた。この研究所は私の興味のある研究を多く行っているが、まさかCUDAからここまで巡ってくるとは思わなかった。

他にも、どのプロジェクトも本当に面白そうで、これらだったらどこでもいいから参加させて欲しい気分だ。

Learn More about CUDAにもキーワードだけでも興味深いものが多く存在する。
中でもCUDA FFTには可能性を感じる。
他にも行列演算やウェーブレット、エッジ検出やノイズ除去、並列メルセンヌツイスタなど…。
GPUを使えばリアルタイム演算ができるようになる。その意義が大きな物は意外にも多い。
リアルタイムでなくても、新しい視点が見えてきそうだ。

まさに情報工の人が目指すべきの一つはここじゃないかと思ったがどうだろう。
ちなみに家庭で簡単に開発できる。
CUDAはなんとC言語だ。
必要なのはGeForce 8世代以降の適当な安いGPUと底なしの意欲だけだと思う。

どうだろう、情報工の皆さん。そしてヴォルデモート!

恐らく、卒研または院での研究に間に合わせるためには今くらいからの独学や調査が必要だと思われる。
個人的に研究する場合でも今しかないかも知れない。
数人の有力な人員で技術提携しても良いかも知れない。




……さて…と…テスト勉強しないとな……

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