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GPGPU
GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）は、グラフィックス処理ユニット（GPU）を一般計算に応用する技術です。元々はコンピュータグラフィックス専用に設計されたGPUですが、この技術により、従来CPUが行っていた計算を効率的に処理できます。特に、大量のコアを活用した並列計算が特長で、グラフィカルなデータ処理に優れています。
この技術は人工知能、機械学習、ディープラーニングの発展にも貢献しており、科学的研究や高性能コンピューティング（HPC）サーバーでの利用が注目されています。特に、HPCサーバーではスーパーコンピューティングレベルの計算能力を実現するために重要です。地球科学や宇宙研究などでも、計算プロセスの加速に役立っています。
GPGPUの計算は、OpenCLのようなオープンなプログラミング言語やAPIを通じて実現されます。NVIDIAのCUDA（Compute Unified Device Architecture）、AMDのAPP（Accelerated Parallel Processing）なども知られています。さまざまな企業や研究機関によって開発が進められ、NVIDIAのCUDA、AMDのROCm、University of TorontoとNvidiaのOpenVIDIA、AltimeshのHybridizer、MicrosoftのDirectCompute、QuantAleaのAlea GPUなどがあります。
また、物理エンジンにおいても活用され、Havok PhysicsやPhysXなどの商用実装がコンピューターゲームで利用されています。MATLABではParallel Computing ToolboxやMATLAB Distributed Computing Serverを通じてサポートしています。
G検定学習法
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参考書籍
①教科書として使用する書籍
体系的に知識を整理することができます。
まずは、この１冊を読んでG検定の学習を進めましょう。
検索機能が使用できるので、Kindle版が特におすすめです。
②問題集として使用する書籍
ある程度学習が進んだら、本番を意識して問題集に取り組みましょう。
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