@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00082444,
 author = {吉川, 和幸 and 川井, 敦 and 泰岡, 顕治 and 成見, 哲 and Kazuyuki, Yoshikawa and Atsushi, Kawai and Kenji, Yasuoka and Tetsu, Narumi},
 issue = {6},
 month = {May},
 note = {画像処理装置である GPU の高い計算能力を活用する技術である GPGPU が近年普及しつつあり，高性能な画像編集ソフトや動画エンコーディングソフトにも用いられるようになるなど，用途は一般化してきている．しかし，一般の人が使うコンシューマ向け GPU は演算性能的にはサーバー向け GPU に劣らないものの，ECC メモリを搭載しないなど信頼性の面で問題がある．そこで本研究では，GPU 仮想化技術である DS-CUDA を改良して，コンシューマ向け GPU による GPGPU の信頼性を向上させるシステムを開発する．具体的には，複数の GPU で同一の計算をさせる冗長計算を行い，その結果を比較することでいずれかの GPU で計算ミスが発生したことを検出する．計算ミスが発生したら，自動で再計算を行う機能も搭載する．既存のプログラムを変更することなく使用出来ることが最大のメリットである．, GPGPU is becoming more and more popular, and recently software for image manipulation or movie encoding also supports GPGPU. However, consumer GPUs for such applications are not so reliable, for example no ECC, even though the performance of them is superior to that of server GPUs. We modified DS-CUDA, which is a framework for GPU virtualization, to enhance the reliability of consumer GPUs. Our system performs redundant calculation with multiple GPUs and checks the difference of the results with each other. When error occurred, the system automatically repeats the former operations on the GPUs. The key is that we do not need any modification of the application software to get the benefit of the reliability.},
 title = {GPU仮想化による自動冗長計算システム},
 year = {2012}
}