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GPS捜査訴訟 GPS捜査訴訟 最高裁判所 判例 事件名 窃盗，建造物侵入，傷害被告事件 事件番号 平成28(あ)442 2017年（平成29年）3月15日 判例集 刑集第71巻3号13頁 裁判要旨 車両に使用者らの承諾なく秘かにGPS端末を取り付けて位置情報を検索し把握する刑事手続上の捜査であるGPS捜査は，個人のプライバシーの侵害を可能とする機器をその所持品に秘かに装着することによって，合理的に推認される個人の意思に反してその私的領域に侵入する捜査手法であり，令状がなければ行うことができない強制の処分である。 大法廷 裁判長 寺田逸郎 陪席裁判官 岡部喜代子 、 大谷剛彦 、 大橋正春 、 小貫芳信 、 鬼丸かおる 、 木内道祥 、 山本庸幸 、 山崎敏充 、 池上政幸 、 大谷直人 、 小池裕 、 木澤克之 、 菅野博之 、 山口厚 意見 多数意見 全会一致 意見 岡部喜代子、大谷剛彦、池上政幸 反対意見 なし 参照法条 憲法35条，刑訴法197条1項 GPS捜査訴訟 （GPSそうさそしょう）は、捜査対象者が使用する 自動車 等の 車両 に 警察 が GPS を設置して捜査対象者を追跡する捜査に関する合法性が争われた、 日本 の 刑事訴訟 。 ^ 「GPS捜査訴訟、3月15日に判決 最高裁大法廷」『 朝日新聞 』 朝日新聞社 、2017年2月24日。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPS絵画 GPS絵画 GPS絵画 （GPSかいが、 英語 : GPS drawing, GPS art 、 GPSアート ）とは、全地球測位システム（GPS）デバイスを使用して、計画されたルートに従って地図上に大規模な写真やテキストを作成する描画方法のことである。 ウォーキングやランニングの他、車、船、飛行機を使ってより大きな作品を作成することもある。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPS腕時計 GPS腕時計 GPS腕時計 （ジーピーエスうでどけい）、 GPS watch （ジーピーエス ウォッチ）とは、 GPS 電波受信機能を搭載した 腕時計 のこと。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPS衛星 GPS衛星 GPS衛星 （ジーピーエスえいせい、 英語 : GPS satellite ）とは、 グローバル・ポジショニング・システム （ 英語 : Global positioning system, GPS ）で用いられる 人工衛星 である。正式名称は「ナブスター ( 英語 : NAVSTAR : Nav igation S atellites with T ime A nd R anging ) 衛星」である。このシステムの最初の衛星ナブスター1は、1978年2月22日に打上げられた。 GPS 衛星コンステレーション は、 アメリカ宇宙軍 スペースデルタ8で運用されている。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPT GPT 文脈によって、 GPT は次を指す場合がある。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPT-2 GPT-2 Generative Pre-trained Transformer 2 (GPT-2) GPT-2がプロンプトを補完する様子を示す Hugging Face のWrite With Transformerのウェブサイト。 Wikipedia のこの記事から得たテキストをプロンプトとして用いた。最初のプロンプトに続くハイライトされたテキストはすべて最初の補完候補から 機械的に生成 されたもので、それ以外の編集はない。 作者 OpenAI 初版 14 February 2019年  ( 14 February 2019 ) リポジトリ https://github.com/openai/gpt-2 前身 GPT-1 後継 GPT-3 種別 Transformer 言語モデル 公式サイト openai .com /blog /gpt-2-1-5b-release / Generative Pre-trained Transformer 2 （ GPT-2 ） は、2019年2月に OpenAI によって開発された オープンソース の 大規模言語モデル である。GPT-2は、テキストを 翻訳 し、 質問に答え 、文章の 要約 を行い、時には 人間と見分けがつかない ような テキスト出力を生成 するが、長い文章を生成すると繰り返したり意味不明な表現になることもある。GPT-2は、 多目的学習器 であり、特定のタスク（仕事）を行うための特別な訓練を受けてはおらず、これらのタスクを行う能力は、任意の順序で次の項目を正確に合成する一般的な能力の延長線上にある。GPT-2は、OpenAIの2018年版 GPT モデルの「スケールアップ版」として構築され、パラメータ数と訓練用データセットがともに10倍に増加した。 GPTアーキテクチャは、 ディープラーニング（深層学習） による ニューラルネットワーク 、具体的には「トランスフォーマー（ Transformer ）モデル」を実装しており、これまでの 回帰 型や 畳み込み 型のアーキテクチャの代わりに「 アテンション 」を使用している。アテンション機構により、モデルは、入力テキストの中から最も関連性が高いと予測される部位に選択的に焦点を当てることができる。このモデルでは、 並列化 を大幅に向上させることができ、RNN／CNN／LSTMに基づくモデルのこれまでの ベンチマーク よりも優れた性能を発揮している。 OpenAIは、2019年11月、GPT-2言語モデルの完全版（15億個のパラメータを含む）を公開した。GPT-2に続いて、1,750億個のパラメータを含む GPT-3 が、2020年に公開される予定だった（そのソースコードは公開されていない）。GPT-3へのアクセスは、OpenAIと マイクロソフト が提供する アプリケーションプログラミングインタフェース （API）を通じてのみ提供されている。 ^ ^ ^ ^ a b ^ a b ^ ^ ^ ^ a b c ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPT-3 GPT-3 Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) 作者 OpenAI 初版 June 11, 2020 (beta) リポジトリ github .com /openai /gpt-3 前身 GPT-2 後継 GPT-3.5 種別 自己回帰モデル transformer 言語モデル 公式サイト openai .com /blog /openai-api GPT-3 （ジーピーティースリー、 Generative Pre-trained Transformer 3 ）は、2020年に発表された 自己回帰 型の 言語モデル で、 ディープラーニング （深層学習）により人間のようなテキスト（文章）を生成する。 プロンプト （命令）として最初のテキストを与えると、そのプロンプトを継続するテキストを生成する。 アーキテクチャは、デコーダのみの Transformerネットワーク で、2048 トークン 長のコンテキストと、1750億個の パラメータ という前例のないサイズを持ち、保存するのに800 GBを必要とした。このモデルは、生成的な事前学習を用いて訓練され、以前のトークンに基づいて次のトークンが何であるかを予測するように訓練をされる。このモデルは、多くのタスクに対し、強力な ゼロショット学習 と 少数ショット学習 を実証した。著者らは、自然言語処理（NLP）における言語理解性能が、 GPT- n の『ラベル付与されていないテキストの多様なコーパスに対する言語モデルの生成的事前学習と、それに続く各特定タスクにおける 識別的 な微調整』のプロセスによって向上したことを説明した。これにより、 人間による監督 や、時間のかかる手作業でのラベル付けが不要になった。 GPT-3は、サンフランシスコの 人工知能 研究所 OpenAI が開発した GPT-2 の後継で、GPTシリーズの第3世代の言語予測モデルである。2020年5月に公開され、2020年7月にベータテストが実施されたGPT-3は、事前学習言語表現による 自然言語処理 （NLP）システムにおけるトレンドの一翼を担った。 GPT-3が生成するテキストの品質は、それが人間によって書かれたものであるかどうかを判断することは困難なほど高く、利点と危険性の両面があるとされる。GPT-3を紹介する原論文は、2020年5月28日、31人のOpenAIの研究者と技術者が発表した。彼らは論文の中で、GPT-3の潜在的な危険性を警告し、その危険性を軽減するための研究を呼びかけた。オーストラリアの哲学者 デイヴィッド・チャーマーズ は、GPT-3を『これまでに作られた最も興味深く、重要なAIシステムの一つ』と評した。2022年4月の ニューヨーク・タイムズ 紙では、GPT-3の能力について、人間と同等の流暢さで独自の散文を書くことができると論評している。 2020年9月22日、 マイクロソフト は、GPT-3の『独占的な利用』を許諾したと発表した。他の企業が公開 API を使用して出力を受け取ることは引き続き可能だが、GPT-3の基礎モデルにアクセスできるのはマイクロソフトのみである。 ^ a b c ^ a b “ Improving Language Understanding by Generative Pre-Training ”. pp. 12 (2018年6月11日). 2020年7月31日閲覧。 ^ ^ Bussler, Frederik (2020年7月21日). “ Will GPT-3 Kill Codi
したと発表した。他の企業が公開 API を使用して出力を受け取ることは引き続き可能だが、GPT-3の基礎モデルにアクセスできるのはマイクロソフトのみである。 ^ a b c ^ a b “ Improving Language Understanding by Generative Pre-Training ”. pp. 12 (2018年6月11日). 2020年7月31日閲覧。 ^ ^ Bussler, Frederik (2020年7月21日). “ Will GPT-3 Kill Coding? ”. Towards Data Science . 2020年8月1日閲覧。 ^ ^ ^ “ A.I. Is Mastering Language. Should We Trust What It Says? ”. The New York Times (2022年4月15日). 2023年2月15日閲覧。 ^ Hao, Karen (September 23, 2020). “OpenAI is giving Microsoft exclusive access to its GPT-3 language model” (英語). MIT Technology Review . https://www.technologyreview.com/2020/09/23/1008729/openai-is-giving-microsoft-exclusive-access-to-its-gpt-3-language-model/ 2020年9月25日閲覧 . ""The companies say OpenAI will continue to offer its public-facing API , which allows chosen users to send text to GPT-3 or OpenAI's other models and receive its output. Only Microsoft, however, will have access to GPT-3's underlying code, allowing it to embed, repurpose, and modify the model as it pleases.""   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPT-4 GPT-4 Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4) 作者 OpenAI 初版 2023年3月14日  ( 2023-03-14 ) 前身 GPT-3.5 後継 GPT-4o 種別 自己回帰モデル transformer 言語モデル ライセンス プロプライエタリ 公式サイト openai .com /gpt-4   GPT-4 （ジーピーティーフォー、Generative Pre-trained Transformer 4）とは、 OpenAI によって開発された マルチモーダル 大規模言語モデル である。2023年3月14日に公開された。 自然言語処理 に Transformer を採用しており、 教師なし学習 によって大規模な ニューラルネットワーク を学習させ、その後、 人間のフィードバックからの強化学習 （RLHF）を行っている。 ^ Dylan Matthews. “ 23 things we think will happen in 2023 ”. Vox . 2023年1月27日閲覧。 ^ “ GPT-4 ” (英語). openai.com . 2023年3月15日閲覧。 ^ “ https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf ”. Openai. 2023年3月15日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPT-4.5 GPT-4.5 人工知能 概念 AI効果 生成的人工知能 大規模言語モデル ハルシネーション 汎用人工知能 目的 機械学習 計画 コンピュータビジョン 再帰的自己改善 自然言語処理 AIセーフティ 知的推論 汎用ゲームプレイ 汎用人工知能 ロボット工学 研究手法 可移信頼モデル 記号処理 状況対応的手法 進化的アルゴリズム 人工知能処理系の集積 複合型人工知能 ベイジアンネットワーク 予測分析 機械学習 基盤モデル 教師あり学習 教師なし学習 ディープラーニング ニューラルネットワーク 回帰型 GPT ConvNet Transformer 論理学習機械 応用 医療 精神医療 音楽 機械翻訳 金融 軍事 計画 産業 政府 生物情報学 地球科学 ディープフェイク 美術 物理学 課題と 哲学 アルゴリズムバイアス 規制 AIアライメント ／ 乗っ取り 人工知能の倫理 存亡リスク 中国語の部屋 チューリングテスト 友好的な人工知能 歴史 とできごと 歴史 進化 人工知能時代 AIの冬 AIブーム 年表 できごと Logic Theorist (1955) パーセプトロン (1958) General Problem Solver (1959) Prolog (1972) ディープ・ブルー対ガルリ・カスパロフ (1996-1997) AlphaGo対李世ドル (2016) フィクション AI完全 人類存亡リスク 超知能 汎用人工知能 フィクション 予想 法規制 規制 人知法 組織 Agence francophone pour l'intelligence artificielle DeepMind OpenAI Partnership on AI 著作 Open letter on artificial intelligence (2015) AI Superpowers (2018) Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l'intelligence artificielle(2018) Artificial Intelligence: A Modern Approach (2020) 一覧 映画 家庭用ロボット 計画 チャットボット ディープラーニング 美術家 フィクション 話題 用語集 用語集 関連項目 神経科学 コネクトーム カテゴリ GPT-4.5 （開発コード名： Orion 〈オリオン〉）は、 OpenAI が開発した GPT シリーズの大規模言語モデルである。2025年2月27日にリリースされた。GPT-4.5は、PlusおよびProユーザーがウェブ、モバイル、デスクトップのモデル選択を通じて利用可能であり、他のプランへの展開も予定されている。また、OpenAI APIまたはOpenAI Developer Playground経由でもアクセスできる。 ^ Zeff, Maxwell (2025年2月27日). “ OpenAI unveils GPT-4.5 'Orion,' its largest AI model yet ” (英語). TechCrunch . 2025年3月1日閲覧。 ^ a b “ Introducing GPT-4.5 ” (英語). openai.com . 2025年2月28日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-
). “ OpenAI unveils GPT-4.5 'Orion,' its largest AI model yet ” (英語). TechCrunch . 2025年3月1日閲覧。 ^ a b “ Introducing GPT-4.5 ” (英語). openai.com . 2025年2月28日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPT-4o GPT-4o Generative Pre-trained Transformer 4 Omni (GPT-4o) 開発元 OpenAI 初版 2024年5月13日  ( 2024-05-13 ) 前身 GPT-4 Turbo 後継 GPT-5 種別 Multimodal 大規模言語モデル Generative pre-trained transformer 基盤モデル ライセンス プロプライエタリ 公式サイト openai .com /index /hello-gpt-4o GPT-4o ( GPT-4 Omni ) は、 OpenAI によって作られた多言語対応かつ マルチモーダル な GPT である。 大規模言語モデル と 小規模言語モデル GPT-4o mini がある。 2024年5月13日の配信でOpenAIのCTOである ミラ・ムラティ によって発表され、その日にリリースされた。 GPT-4oは無料で使用することができるが、1日あたり利用回数に制限が存在する。 ChatGPT Plusのユーザーは、回数制限が5倍に緩和される。 GPT-4oはテキスト、画像、音声を入力および生成することが可能である。 API では、 GPT-4 Turbo の半分の価格で2倍の速度で使用できる。 音声入力には最短232ミリ秒で応答でき、平均320ミリ秒で人間の応答時間に近い応答が可能である。 ^ 株式会社インプレス (2024年9月26日). “ Llama 3.2発表、スマホ向けの小規模モデルも ”. ケータイ Watch . 2025年5月18日閲覧。 ^ a b Wiggers (2024年5月13日). “ OpenAI debuts GPT-4o 'omni' model now powering ChatGPT ” (英語). TechCrunch . 2024年5月13日閲覧。 ^ Field (2024年5月13日). “ OpenAI launches new AI model GPT-4o and desktop version of ChatGPT ” (英語). CNBC . 2024年5月14日閲覧。 ^ Claburn. “ OpenAI unveils GPT-4o, a fresh multimodal AI flagship model ” (英語). The Register . 2024年5月18日閲覧。 ^ “ Hello GPT-4 ”. OpenAI . 2024年6月8日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPT-5 GPT-5 Generative Pre-Trained Transformer 5 (GPT-5) 作者 OpenAI 初版 2025年8月7日  ( 2025-08-07 ) 搭載されたサービス ChatGPT 前身 GPT-4 GPT-4o GPT-4.1 GPT-4.5 OpenAI o4-mini OpenAI o3 公式サイト openai.com/index/introducing-gpt-5/ GPT-5 (ジーピーティーファイブ、 Generative Pre-Trained Transformer 5 )は、OpenAIによって開発された 大規模言語モデル である。2025年8月7日より ChatGPT 経由で、無料ユーザーを含む全てのユーザーに公開された。また、 API 経由での利用も可能となった。 Microsoft は Microsoft Copilot などを含む 同社のソフトウェア にGPT-5を採用し始めている。 ^ “ Introducing GPT‑5 for developers ”. 2025年8月7日閲覧。 ^ Warren (2025年8月7日). “ Microsoft brings GPT-5 to Copilot with new smart mode ” (英語). The Verge . 2025年8月7日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPT (言語モデル) GPT (言語モデル) GPT （ 英 : Generative Pre-trained Transformer 、日: 生成的事前学習変換器）とは、 OpenAI による 言語モデル のファミリーのことである。通常、大規模なテキストデータの コーパス で訓練され、人間的な文章を生成する。 Transformer アーキテクチャのデコーダー部分のみを使用し、Universal Language Model Fine-tuning(ULMFiT)と同じ言語モデルアプローチを採用している。 テキスト生成 、 翻訳 、 文書分類 など諸々の自然言語処理に合わせて ファインチューニング できる。名称に含まれる"pre-trained"（事前訓練）とは、大量のテキストコーパスによる最初の訓練プロセスを指し、モデルは、各節に続く単語を予測するよう学習する。これによりもたらされる強固な基盤によって、各処理固有の下流処理が限定的なデータ量であってもモデルが適切に動作する。 ^ GPT（ジーピーティー）とは？意味・用語説明 ^ Lewis Tunstall、Leandro von Werra、Thomas Wolf 著、中山光樹 訳『機械学習エンジニアのためのTransformers ―最先端の自然言語処理ライブラリによるモデル開発』 オライリー・ジャパン 、 東京都 新宿区 四谷坂町 、2022年8月3日、9頁。 ISBN  978-4-87311-995-3。   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPTs GPTs GPTs （ジーピーティーズ）とは、 ChatGPT のユーザーが作ることができる特定用途に特化したカスタマイズAIである。 OpenAI のCEO サム・アルトマン によって2023年11月6日、同社初となるデベロッパーカンファレンス「DevDay」にて発表された。GPTsはChatGPTのサブスクリプションに加入しているユーザーであれば作成可能であり、 ChatGPT 上に存在するGPT Storeを通じて公開、利用する事が出来る。 ^ a b “ OpenAI、「ChatGPT」の独自バージョンを構築可能に ”. CNET Japan (2023年11月7日). 2024年4月4日閲覧。 ^ Inc, mediagene (2023年11月7日). “ OpenAI初デベロッパーイベントで発表された11のこと ”. www.gizmodo.jp . 2024年4月4日閲覧。 ^ “ OpenAI、カスタムAIボットを利用・公開できる「GPT Store」を開設 ”. CNET Japan (2024年1月11日). 2024年4月4日閲覧。 ^ Inc, mediagene (2024年1月12日). “ OpenAI、新たなプラットフォーム｢GPT Store｣をついにオープン ”. www.gizmodo.jp . 2024年4月4日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPU GPU Graphics Processing Unit （グラフィックス プロセッシング ユニット、略して GPU ）、 画像処理装置 （がぞうしょりそうち）は、 コンピュータゲーム に代表されるリアルタイム 画像処理 に特化した 演算装置 あるいは プロセッサ である。 グラフィックコントローラ などと呼ばれる、コンピュータが画面に表示する映像を描画するための処理を行うICから発展して登場した。 NVIDIA が ハードウェアT&L を搭載した GeForce 256 を世界初のGPUとして紹介した。特にリアルタイム 3DCG などに必要な、定形かつ大量の演算を並列にパイプライン処理する グラフィックスパイプライン 性能を重視している。現在の高機能GPUは高速のビデオメモリ（ VRAM ）と接続され、頂点処理およびピクセル処理などの座標変換やグラフィックス陰影計算（ シェーディング ）に特化したプログラム可能な演算器（プログラマブルシェーダーユニット）を多数搭載している。 プロセスルール の微細化が鈍化していることから ムーアの法則 は限界に達しつつあるが、設計が複雑で並列化の難しい CPU と比較して、個々の演算器の設計が単純で並列計算に特化したGPUは微細化の恩恵を得やすい。さらに HPC 分野では、CPUよりも並列演算性能にすぐれたGPUのハードウェアを、より一般的な計算に活用する「 GPGPU 」が主流の方法になっており、そういった分野向けに映像出力端子を持たない専用製品や、 深層学習 ベースの AI 向けに特化した演算器を搭載したハイエンド製品も現れている。 ^ Fenno, John (2024年10月18日). “ ゲームチェンジャー: 世界初の GPU がゲーミングをレベルアップさせ、AI 時代の火付け役になるまで ”. NVIDIA | Japan Blog . 2025年7月27日閲覧。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPUGRID GPUGRID GPUGRID は ポンペウ・ファブラ大学 が運用する 分散コンピューティング プロジェクトである。プラットフォームには Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC) が用いられている。 NVIDIA 製の CUDA 対応 GPU を用いて、 分子動力学法 に基づくシミュレーション計算を行うように設計されている。かつては猛毒 グラミシジン が 細胞膜 を変質するメカニズムを研究していたが終了し、現在は一般的な タンパク質構造予測 を行っている。 プレイステーション3 への対応は 2009年 10月 頃終了した。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPUSOROBAN GPUSOROBAN GPUSOROBAN 開発元 ハイレゾ 初版 2021年7月13日 前身 HGA サービス名 GPUSOROBAN 対応言語 日本語 種別 ウェブブラウザ 公式サイト https://soroban.highreso.jp/ GPUSOROBAN （ジーピーユーソロバン）は、 ハイレゾ が提供する GPU クラウドサービス 。 ^ 公式サイト This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPU (曖昧さ回避) GPU (曖昧さ回避) GPU Graphics Processing Unit - 画像処理用演算 プロセッサ 。 航空機 の 地上動力設備 （ 英 : ground power unit ） →「 補助動力装置 」も参照 国家政治保安部 ( Gosudarstvennoe Politicheskoe Upravlenie , ГПУ ) - ソヴィエト人民委員会付属国家政治局。 ソ連 の秘密警察。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPUを用いた分子モデリング GPUを用いた分子モデリング GPUを用いた分子モデリング （GPUをもちいたぶんしモデリング、molecular modeling on GPU）は、 グラフィックス・プロセッシング・ユニット （GPU）を用いて分子シミュレーションを行う技術である。 2007年、 NVIDIA 社は、グラフィックスを表示するだけでなく、科学的な計算にも使用できるビデオカードを発表した。これらのカードは、多数の演算ユニットが並列に動作している（2016年現在、Tesla P100では最大3,584個）。この発表よりずっと前は、ビデオカードの計算能力は純粋にグラフィックス計算の高速化に使われていた。新しくなったのは、NVIDIAが CUDA と呼ばれる高レベルの アプリケーション・プログラミング・インターフェース （API）で並列プログラムの開発を可能にしたことである。この技術により、 C / C++ 言語でプログラムを書けるようになって、プログラミングが大幅に簡素化された。最近では、 OpenCL により クロスプラットフォーム でのGPU高速化が可能になった。 量子化学 計算や 分子力学 シミュレーション（ 古典力学 による 分子モデリング ）は、この技術の有益な応用例である。ビデオカードは計算を何十倍にも高速化できるため、このようなカードを搭載したPCは、一般的なプロセッサを搭載したワークステーションのクラスタに匹敵する能力を持っている。 ^ John E. Stone, James C. Phillips, Peter L. Freddolino, David J. Hardy 1, Leonardo G. Trabuco, Klaus Schulten (2007). “Accelerating molecular modeling applications with graphics processors”. Journal of Computational Chemistry 28 (16): 2618–2640. doi : 10.1002/jcc.20829 . PMID   17894371 .   ^ Koji Yasuda (2008). “Accelerating Density Functional Calculations with Graphics Processing Unit”. J. Chem. Theory Comput. 4 (8): 1230–1236. doi : 10.1021/ct8001046 . PMID   26631699 .   ^ Koji Yasuda (2008). “Two-electron integral evaluation on the graphics processor unit”. Journal of Computational Chemistry 29 (3): 334–342. doi : 10.1002/jcc.20779 . PMID   17614340 .   ^ Leslie Vogt; Roberto Olivares-Amaya; Sean Kermes; Yihan Shao; Carlos Amador-Bedolla; Alán Aspuru-Guzik (2008). “Accelerating Resolution-of-the-Identity Second-Order Møller−Plesset Quantum Chemistry
doi : 10.1002/jcc.20779 . PMID   17614340 .   ^ Leslie Vogt; Roberto Olivares-Amaya; Sean Kermes; Yihan Shao; Carlos Amador-Bedolla; Alán Aspuru-Guzik (2008). “Accelerating Resolution-of-the-Identity Second-Order Møller−Plesset Quantum Chemistry Calculations with Graphical Processing Units” . J. Phys. Chem. A 112 (10): 2049–2057. Bibcode :  2008JPCA..112.2049V . doi : 10.1021/jp0776762 . PMID   18229900 . http://nrs.harvard.edu/urn-3:HUL.InstRepos:5344183 .   ^ Ivan S. Ufimtsev & Todd J. Martinez (2008). “Quantum Chemistry on Graphical Processing Units. 1. Strategies for Two-Electron Integral Evaluation” . J. Chem. Theo. Comp. 4 (2): 222–231. doi : 10.1021/ct700268q . PMID   26620654 . https://semanticscholar.org/paper/729e4d62e9d7c0e9c50d7ed750aea9374db18d9d .   ^ Ivan S. Ufimtsev & Todd J. Martinez (2008). “Graphical Processing Units for Quantum Chemistry”. Computing in Science & Engineering 10 (6): 26–34. Bibcode :  2008CSE....10f..26U . doi : 10.1109/MCSE.2008.148 .   ^ Gábor J. Tornai; István Ladjánszki; Ádám Rák; Gergely Kis & György Cserey (2019). “Calculation of quantum chemical two-electron integrals by applying compiler technology on GPU”. J. Chem. Theo. Comp. 15 (10): 5319–5331. doi : 10.1021/acs.jctc.9b00560 . PMID   31503475 .   ^ Joshua A. Anderson; Chris D. Lorenz; A. Travesset (2008). “General Purpose Molecular Dynamics Simulations Fully Implemented on Graphics Processing Units”. Journal of Computational Physics 227 (10): 53
1021/acs.jctc.9b00560 . PMID   31503475 .   ^ Joshua A. Anderson; Chris D. Lorenz; A. Travesset (2008). “General Purpose Molecular Dynamics Simulations Fully Implemented on Graphics Processing Units”. Journal of Computational Physics 227 (10): 5342–5359. Bibcode :  2008JCoPh.227.5342A . doi : 10.1016/j.jcp.2008.01.047 .   ^ Christopher I. Rodrigues; David J. Hardy; John E. Stone; Klaus Schulten & Wen-Mei W. Hwu. (2008). “GPU acceleration of cutoff pair potentials for molecular modeling applications.”. In CF'08: Proceedings of the 2008 Conference on Computing Frontiers, New York, NY, USA : 273–282.   ^ Peter H. Colberg; Felix Höfling (2011). “Highly accelerated simulations of glassy dynamics using GPUs: Caveats on limited floating-point precision”. Comp. Phys. Comm. 182 (5): 1120–1129. arXiv : 0912.3824 . Bibcode :  2011CoPhC.182.1120C . doi : 10.1016/j.cpc.2011.01.009 .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPUクラスター GPUクラスター GPUクラスター （ 英 : GPU cluster ）は、各ノードに グラフィックスプロセッシングユニット （GPU）を搭載した コンピュータ・クラスター である。GPUクラスターでは、 汎用グラフィックスプロセッシングユニット （GPGPU）による最新のGPUの計算能力を利用することで、非常に高速な計算を行うことができる。 ^ Kindratenko, Volodymyr V.; Enos, Jeremy J.; Shi, Guochun; Showerman, Michael T.; Arnold, Galen W.; Stone, John E.; Phillips, James C.; Hwu, Wen-mei (2009). “GPU clusters for high-performance computing” . 2009 IEEE International Conference on Cluster Computing and Workshops (New Orleans, LA, USA: IEEE): 1–8. doi : 10.1109/CLUSTR.2009.5289128 . ISBN  978-1-4244-5011-4 . http://ieeexplore.ieee.org/document/5289128/ .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPW GPW GPW フォード・GPW - 自動車。 大祖国戦争 （ 英語 : Great Patriotic War ） - 旧 ソビエト連邦 諸国において 独ソ戦 のこと。 ワルシャワ証券取引所 （ ポーランド語 : Giełda Papierów Wartościowych w Warszawie S.A. ） This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPWA興行 GPWA興行 GPWA興行 は、 グローバル・レスリング連盟 が主催する プロレス 興行 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPX GPX GPX （ジーピーエックス、 GPS eXchange Format ）は、 GPS / GNSS 装置やGPS/GNSSソフトウェアなど、アプリケーション間でGPS/GNSSのデータをやりとりするためのデータフォーマットである。GPXは、 XML Schema ベースでデザインされており、 ウェイポイント や 軌跡 、ルートなどを記述する。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPX (曖昧さ回避) GPX (曖昧さ回避) GPX - 「GPS eXchange Format」の略語。 GPS 装置やGPSソフトウェアなど、アプリケーション間でGPSのデータをやりとりするためのデータフォーマット。 GPX (雑誌) - 山海堂 が発行・配信していた F1 専門雑誌 。正式名称は『F1 Grand Prix Xpress』。 G・P・X - 小池一夫 の 原作 と 池上遼一 の作画による 漫画 （ 劇画 ）作品『 傷追い人 』に登場する組織。正式名称は「God Pornographic X-rated film」。 グルタチオンペルオキシダーゼ - 主な 生物学 的役割が酸化的損傷からの 有機体 の保護である ペルオキシダーゼ 活性を有する酵素ファミリーの一般名。略号「GPX1」。 カワサキ・GPX - 川崎重工業 が 1980年代 から 2000年代 まで製造していた オートバイ のシリーズ車種（GPXの名称で販売されていたのは 1990年代 まで）。 GPX - タイ王国 のバイクメーカー。 新世紀GPXサイバーフォーミュラ - 「Future GPX Cyber Formula」。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPX (雑誌) GPX (雑誌) GPX （ジーピーエックス）は、かつて 山海堂 が発売していた F1 専門誌。正式名称は、“ F1 Grand Prix Xpress ”。 グランプリ ごとに発行される「F1速報誌」というジャンルの草分けとなった。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GP (アルバム) GP (アルバム) 『GP』 グラム・パーソンズ の スタジオ・アルバム リリース 1973年 1月 録音 ロサンゼルス 、ウォーリー・ハイダー・スタジオ（ 1972年 9月 - 10月） ジャンル カントリーロック 時間 38分37秒 レーベル リプリーズ・レコード プロデュース グラム・パーソンズ、リック・グレッチ 専門評論家によるレビュー allmusic link グラム・パーソンズ アルバム 年表 GP (1973年) グリーヴァス・エンジェル (1974年) 『 GP 』は、 アメリカ合衆国 の カントリーロック ・ミュージシャン、 グラム・パーソンズ （元 バーズ 〜 フライング・ブリトー・ブラザーズ ）の生前唯一のソロ・ スタジオ・アルバム 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GP BOY GP BOY 『 GP BOY 』（グランプリ ボーイ）は、原作：赤井邦彦、作画：鬼窪浩久による 日本 の 漫画 。『 週刊少年ジャンプ 』（ 集英社 ）において、 1990年 に連載された。単行本は全2巻。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GP LEAGUE プログラミングコロシアム GP LEAGUE プログラミングコロシアム GP LEAGUE プログラミングコロシアム ジャンル 子供向け番組 ・ 教養番組 ・ ミニ番組 出演者 赤石先生（ YouTuber ） - 解説 郡正夫 - 実況 製作 制作 千葉テレビ放送 フジテレビKIDS 放送 放送国・地域 日本 放送期間 2017年 10月7日 - 2018年 3月31日 放送時間 土曜 6:55 - 7:00（ BSフジ ） 土曜 17:55 - 18:00（ チバテレ ） 放送分 5分 番組公式ページ 特記事項： 協力： 柏市 教育委員会 GP LEAGUE プログラミングコロシアム （ジーピーリーグ プログラミングコロシアム）は、 千葉テレビ放送 （チバテレ）および フジテレビKIDS の共同制作により、 2017年 10月7日 から 2018年 3月31日 まで、千葉テレビ放送および BSフジ でレギュラー放送されていた、 小学生 の プログラミング 教育を題材にした 子供向け番組 ・ 教養番組 ・ ミニ番組 である。 2018年3月のレギュラー放送終了後も、イベントや大会自体は行われており、不定期にチバテレでCMや特別番組が放送されている。なお、2018年6月でフジテレビKIDSが解散したため、以降の番組は「GP LEAGUE」名義での製作（チバテレは制作協力で引き続き参加）となっている。 ^ 『 【新番組情報】日本初のプログラミングバトル番組がスタート! 』（プレスリリース） 千葉テレビ放送 、2017年9月1日 。 http://www.chiba-tv.com/saved/file/news/e9/92/37f5190a524098abec2c0356c7533ab8db6ae992.pdf 。 2017年9月30日閲覧 。   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
GPad gPad gPad 作者 UH 最新版 3.1.0b / 2020年12月31日  ( 2020-12-31 ) 対応OS Microsoft Windows サポート状況 開発中 種別 テキストエディタ ライセンス フリーウェア ・ カンパウェア 公式サイト mFactory gPad とは主に Windows 上で動作するテキストエディタ。 2012年、オンラインソフト紹介サイト 窓の杜 の実施する「窓の杜大賞」において銀賞を受賞している。 ^ “ 窓の杜 - 2012年 窓の杜大賞 結果発表 ” (2012年12月). 2013年12月閲覧。 エラー: 閲覧日は年・月・日のすべてを記入してください。（説明） This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.