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モバイルコンピューティング環境は、高速なワイヤレスデータ通信が様々な場所で利用できるようになり、また、モバイル端末は PC に近い性能・機能を手軽に持ち運んで、いつでもどこからでも利用できるようになりました。
WebGPUで線形代数は速くなるか — 行列積からポートフォリオ最適化まで
行列積・共分散行列・ポートフォリオ評価。3種類の線形代数をWebGPU（WGSL）で実装し、Pixel 10 Pro と iPad mini (A17 Pro) で実測した。見えてきたのは「GPUは万能ではなく、計算の規 […]
WebGPU は本当に最速か — モンテカルロ資産シミュレーションで実測比較
モンテカルロ資産シミュレーションを題材に、WebGPU・WebGL2・CPU の3バックエンドを iPad mini A17 Pro と Google Pixel 10 で実測比較。WebGPU が常に最速とは限らないと […]
モンテカルロ資産シミュレーター with WebGPU
従来の積立シミュレーターは「年利5%で20年運用すると確実に1,238万円」という決定論的計算です。しかし実際の市場では毎年の収益率が大きく変動します。モンテカルロ法では収益率を確率分布からランダムにサンプリングし、数万 […]
WebGPUで学ぶモンテカルロ法③ 応用編 エキゾチック・オプション
シリーズ第3回（応用編）です。基本編・速度編で扱ったヨーロピアン・オプションは満期の株価だけで価格が決まり、Black-Scholes解析解という”答え”がありました。今回は、株価が満期までにどう […]
WebGPUで学ぶモンテカルロ法② 速度編 CPU vs WebGPU
シリーズ第2回（速度編）です。基本編では「乱数が理論値に収束する」ことを確認しました。今回は同じ計算をCPUとWebGPUで実行し、速度差を測定します。さらに、全パスの平均をGPU上で高速に集計する並列リダクションを実装 […]
WebGPUで学ぶモンテカルロ法① ヨーロピアン・オプション
この記事は「WebGPUで学ぶモンテカルロ法」シリーズの第1回（基本編）です。金融の代表的な数値計算であるオプション価格評価を題材に、WebGPU の Compute Shader で数十万〜数百万の独立した試行を並列実 […]
TensorFlow.js バックエンド速度比較 CPU / WebGL / WebGPU
TensorFlow.js は同じコードで CPU・WebGL・WebGPU の3つのバックエンドを切り替えられます。しかし「GPU の方が速い」という直感は、演算の種類やデータサイズによっては正反対の結果をもたらすこと […]
WebGPU 行列積ベンチマーク
行列サイズ別に CPU と WebGPU の性能を計測し、GPU が「効き始める閾値」と「最適化の効果」を数値で可視化します。GFLOPS による定量比較付き。
WebGPU パーティクルシミュレーション
GPU コンピュートシェーダで数万個のパーティクルを毎フレーム並列演算。CPU はゼロ関与——すべての物理計算が WGSL シェーダの中で完結します。
LSTM による USD/JPY 短期予測 — TensorFlow.js
為替レートデータをブラウザ内で学習し、LSTMネットワークが翌ステップのレートを予測します。データ取得・前処理・学習・予測・可視化まで、すべてクライアント完結。
