SCALE documentation
The scripts we use to build and test these projects (and others that do not yet entirely work) are available on github. You can use these to reproduce our results (and find bugs!). Which GPUs are supported?# The following GPU targets are supported, and are covered by our nightly tests: AMD gfx900 (Vega 10, GCN 5.0) AMD gfx1030 (Navi 21, RDNA 2.0) AMD gfx1100 (Navi 31, RDNA 3.0) The following GPU t
高速ãªPython互æ›è¨€èªžã®ã€ŒMojoã€ã€ãã®ã¾ã¾GPUã§å®Ÿè¡Œå¯èƒ½ã«ã€‚「MAX GPUsã€ç™ºè¡¨ã€‚ModCon '23
高速ãªPython互æ›è¨€èªžã®ã€ŒMojoã€ã€ãã®ã¾ã¾GPUã§å®Ÿè¡Œå¯èƒ½ã«ã€‚「MAX GPUsã€ç™ºè¡¨ã€‚ModCon '23 高速ãªPython互æ›è¨€èªžã€ŒMojoã€ã®é–‹ç™ºå…ƒã§ã‚ã‚‹Modular社ã¯ã€åŒç¤¾ã¨ã—ã¦åˆã®ã‚¤ãƒ™ãƒ³ãƒˆã€ŒModCon '23ã€ã‚’12月4æ—¥ã«ã‚µãƒ³ãƒ•ãƒ©ãƒ³ã‚·ã‚¹ã‚³ã§é–‹å‚¬ã—ã¾ã—ãŸã€‚ 基調講演ã§ã€é«˜é€ŸãªPython互æ›è¨€èªžã®ã€ŒMojoã€ã‚’å«ã‚€AI処ç†ã‚’高速ã«å®Ÿè¡Œã™ã‚‹ãƒ—ラットフォーム「MAXã€ï¼ˆModular Accelerated Xecution (MAX) Platform）ãŒNVIDIAã®GPU対応ã¨ãªã‚Šã€ã•ã‚‰ã«é«˜é€Ÿãªå‡¦ç†ãŒå¯èƒ½ã¨ãªã‚‹ã€ŒMAX GPUsã€ãŒç™ºè¡¨ã•ã‚Œã¾ã—ãŸã€‚
CPUã¨GPUã®ãƒžãƒ«ãƒã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‡ã‚£ãƒ³ã‚°ã®é•ã„ã«ã¤ã„㦠- arutema47's blog
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルãƒã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‡ã‚£ãƒ³ã‚°ã¨ã¯ï¼Ÿ CPUã¨GPUã®ãƒžãƒ«ãƒã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‡ã‚£ãƒ³ã‚°ã®é•ã„をブãƒã‚°ã«ã¾ã¨ã‚ã¦ã„ãŸã‘ã©ä¾‹ã«ã‚ˆã£ã¦èª°ã‚‚興味ãªã•ãã†â€” arutema47 (@arutema47) 2021å¹´8月16æ—¥ ã¤ã¶ã‚„ã„ãŸã‚‰èªã¿ãŸã„æ–¹ãŒå¤šãã†ã ã£ãŸã®ã§å®Œæˆã•ã›ã¾ã—ãŸã€‚ マルãƒã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‡ã‚£ãƒ³ã‚°ã¨ã¯ãƒ¡ãƒ¢ãƒªé…å»¶ã‚’éš è”½ã—スループットを上ã’ã‚‹ãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚¦ã‚§ã‚¢ã®ãƒ†ã‚¯ãƒ‹ãƒƒã‚¯ã§ã™ã€‚ ãŸã CPUã¨GPUã§ä½¿ã‚れ方ãŒã‹ãªã‚Šç•°ãªã‚‹ãŸã‚ã€ãã®é•ã„ã«ã¤ã„ã¦è€ƒãˆã¦ã¿ã‚‹è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ （SIMDã«ã¤ã„ã¦ä¸¦åˆ—プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã®è¦³ç‚¹ã‹ã‚‰è§¦ã‚Œã‚‹ã¹ãã§ã—ãŸãŒã€æ™‚é–“ç„¡ã„マルãƒã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‡ã‚£ãƒ³ã‚°ã«æ³¨ç›®ã™ã‚‹ãŸã‚åˆç‰ˆã§ã¯çœãã¾ã—ãŸã€‚） 本記事ã«ã¤ã„㦠本記事ã¯CPUã¨G
CUDAより高速化å¯èƒ½ã§ç°¡å˜ãªOpenACCã®ãƒ©ãƒ³ã‚¿ã‚¤ãƒ 関数ã§å®Ÿè¡Œä¸ã®PGI Unified Binaryã®æ¼”算デãƒã‚¤ã‚¹ã‚’切り替ãˆã‚‰ã‚Œã‚‹ã®ã‹æ¤œè¨¼ã—ã¦ã¿ãŸ - Qiita
// ホストã¨GPUé–“ã§ã‚„ã‚Šå–ã‚Šã™ã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®æŒ‡å®šï¼ˆç„¡ãã¦ã‚‚å‹•ã） #pramga acc data copy(a[:N], b[:N], result[:N]) { // GPUã§ã®æ¼”算対象コードã®æŒ‡å®š #pragma acc kernels // ãã‚Œãžã‚Œã®ãƒ«ãƒ¼ãƒ—ã«å¯¾ã™ã‚‹æŒ‡å®šï¼ˆç„¡ãã¦ã‚‚å‹•ãã€independentã¯ç‹¬ç«‹ã—ãŸé…列ã®æ„） #pragma acc loop independent for (i=0; i<N; i++) { result[i] = a[i] * b[i]; } } ã¾ãŸã€ä¸€æ™‚期ã€OpenMPã«ã‚ªãƒ•ãƒãƒ¼ãƒ‰ãŒè¿½åŠ ã•ã‚ŒãŸ12ã®ã§ãã£ã¡ã«æµã‚ŒãŸã»ã†ãŒè‰¯ã„ã¨ã„ã†è¨˜äº‹ãŒQiita13ã§ã‚‚書ã‹ã‚Œã¦ã„ã¾ã—ãŸãŒã€ãã‚Œã¯éŽåŽ»ã®çŠ¶æ³ä¸‹ã§ã®è©±ã§ã™ã€‚PGI Compiler ã® OpenACC → 最é©ãª GPU ãƒã‚¤ãƒŠãƒªã®ç”Ÿæˆèƒ½åŠ›ã¯NVIDIA自身ãŒåŠ›ã‚’入れã¦ä½•å¹´ã‚‚掛ã‘ã¦ã‚ˆã†ã‚„ãå½¢ã«ãª
ï¼»GTC 2017］西å·å–„å¸ã®3DGE：Volta世代ã®GPU「GV100ã€ã¯ï¼Œã“ã‚Œã¾ã§ã¨å¤§ããç•°ãªã‚‹ãƒ—ãƒã‚»ãƒƒã‚µã ――ã„ã£ãŸã„何ãŒï¼Ÿ
ï¼»GTC 2017］西å·å–„å¸ã®3DGE：Volta世代ã®GPU「GV100ã€ã¯ï¼Œã“ã‚Œã¾ã§ã¨å¤§ããç•°ãªã‚‹ãƒ—ãƒã‚»ãƒƒã‚µã ――ã„ã£ãŸã„何ãŒï¼Ÿ ライター：西å·å–„å¸ NVIDIAã¯ï¼ŒGTC 2017ã®ä¼šæœŸ3æ—¥ã‚ã¨ãªã‚‹åŒ—米時間2017å¹´5月10æ—¥ã«é–‹å‚¬ã•ã‚ŒãŸåŸºèª¿è¬›æ¼”ã§ï¼Œæœ€æ–°ã‚¢ãƒ¼ã‚テクãƒãƒ£ã€ŒVoltaã€ï¼ˆãƒ´ã‚©ãƒ«ã‚¿ï¼‰ä¸–代ã®GPU「GV100ã€ãƒ™ãƒ¼ã‚¹ã®æ•°å€¤æ¼”算アクセラレータ「Tesla V100ã€ã‚’発表ã—ãŸã€‚ 基調講演ã§NVIDIAã®Jensen Huangæ°ãŒï¼ŒGV100æ載ã®Tesla V100を掲ã’ãŸï¼ˆé–¢é€£è¨˜äº‹ï¼‰ 基調講演ã®å¾Œã«ã¯ï¼Œã€ŒInside Voltaã€ï¼ˆVoltaã®å†…部）ã¨ã„ã†ï¼Œãã®ã¾ã¾ãªã‚¿ã‚¤ãƒˆãƒ«ã®ã‚»ãƒƒã‚·ãƒ§ãƒ³ãŒã‚り，アーã‚テクãƒãƒ£ã®ã‚ˆã‚Šæ·±ã„話をèžãã“ã¨ãŒã§ããŸã®ã§ï¼Œä»Šå›žã¯ãã®å†…容をレãƒãƒ¼ãƒˆã™ã‚‹ã“ã¨ã«ã—ãŸã„。 ã¡ãªã¿ã«ç™»å£‡è€…ã¯ï¼Œã„ã¤ã‚‚ã®Jonah Albenæ°ã§ã¯ãªã，エンジニアã§ã‚ã‚‹Olivie
CUDAã¨OpenCLã©ã£ã¡ãŒã„ã„ã®ï¼Ÿ - Qiita
TL;DR: ãã‚‚ãã‚‚å˜ç´”ã«æ¯”ã¹ã‚“ãªã€‚ナイフã¨ãƒŽã‚³ã‚®ãƒªãŒã©ã£ã¡ãŒã„ã„ã‹ãªã‚“ã¦ä¸€æ¦‚ã«ã¯è¨€ãˆãªã„ã ã‚ã†ï¼Ÿ Twitterã«æ›¸ã„ãŸã‚‰æ€ã£ãŸã‚ˆã‚Šåå¿œã•ã‚Œã¦ã‚‹ã®ã§ã€ã‚‚ã†ã¡ã‚‡ã£ã¨è§£èª¬ã‚‚å…¼ãã¦æ›¸ã„ã¦ãŠãã¾ã™ã€‚ ãªãŠã€ã“ã®è©±ã¯tweetã«ã‚‚ã‚る通りæŸæ‰€ã§ç™ºè¡¨ã—ãŸã‚„ã¤ã®å…¬é–‹ç‰ˆã§ã™ã€‚å‰ã«ã‚‚観ãŸã£ã¦æ–¹ã¯å†…ç·’ã«ã—ã¦ãŠã„ã¦ãã ã•ã„。 ã‚ã¨ã€è‹¥å¹²ã€å€‹äººçš„ãªå見をå«ã‚“ã§ã„ã‚‹ã‹ã‚‚ã—ã‚Œã¾ã›ã‚“ãŒã€ãã®ã‚ãŸã‚Šã¯é ‘å¼µã£ã¦ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ãƒ¼ã‹ã‘ã¦ãã ã•ã„。 GeForceã‚„Teslaã¨ã„ã£ãŸã€NVIDIA社ã®GPUã§GPGPUã—ãŸã„人ãŒã¾ãšä½¿ã†ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ç’°å¢ƒã€‚実質的ã«GPGPUç•Œã®é ‚点ã§ã‚り最強ã§ã‚ã‚‹ã“ã¨ã¯å¦å®šã§ãã¾ã›ã‚“。 ãŸã ã—ã€NVIDIAãŒãƒ™ãƒ³ãƒ€ãƒ¼ãƒãƒƒã‚¯ã—ã¦ã„ã¦ã€æ¨™æº–化ã¯ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã›ã‚“（一応ã€CUDAã®ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¯ãƒã‚¤ãƒ¤ãƒªãƒ†ã‚£ãƒ¼ãƒ•ãƒªãƒ¼ã§ä½¿ã£ã¦ã‚‚良ã„）。 CUDA Cã¨ã„ã†ç‹¬è‡ªæ‹¡å¼µã•ã‚ŒãŸC言語ã§ã€ãƒ‡ãƒã‚¤ã‚¹ã¨ãƒ›ã‚¹ãƒˆã‚’åŒã˜.cuファイルã«
terracuda
Writeup Summary We created a high-level Lua/Terra API which uses CUDA to execute Terra functions on the GPU. Our API can translate arbitrary Terra code to CUDA code and handles all device memory management and similar issues behind the scenes. Background Writing GPU code is time-consuming. CUDA, the best available language for GPU programming, requires a lot of work from the programmer in order to
AMDã€OS X 10.11 El Capitanã«å‘ã‘ã¦GPU・OpenCLドライãƒã‚’大ãã改善。Blenderãªã©ã®3DCGツールãŒæ©æµã‚’å—ã‘られるもよã†ã€‚
Blender is a free, open source 3D animation suite. Blender includes the Cycles render engine. The Cycles engine converts a 3D model into the 2D representation you see on the computer screen, using ray tracing technology. […] AMD undertook to improve the support for GPU compute inside Blender Cycles. [Collaboration and Open Source at AMD: Blender Cycles – AMD] Windows環境ã§CPUã®ã¿ï¼AMD A10 7800B APUï¼dGPU
GPGPUプãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã®ãŸã‚ã®Ruby言語処ç†ç³»Ikra – プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ç ”究室
GPGPUプãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã®ãŸã‚ã®Ruby言語処ç†ç³»Ikra GPGPUã¯ãã®æ€§èƒ½ãŒæ³¨ç›®ã•ã‚Œã‚‹ä¸€æ–¹ã§ã€ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã®æ‰‹é–“ãŒå•é¡Œã¨ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ãã“ã§ã€Rubyã‹ã‚‰ã®è¨€èªžå¤‰æ›ã«ã‚ˆã‚Šç°¡å˜ã«GPGPUプãƒã‚°ãƒ©ãƒ を作æˆã™ã‚‹ã“ã¨ã®ã§ãる言語処ç†ç³»Ikraã‚’æ案ã—ã¾ã™ã€‚言語変æ›ã¨ã„ã†æ‰‹æ³•ã‚’用ã„ã‚‹ã“ã¨ã«ã‚ˆã‚Šã€ã‚«ãƒ¼ãƒãƒ«(GPU実行部)内もRubyã§è¨˜è¿°ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒå¯èƒ½ã¨ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ ソースコード https://prg-titech.github.io/ikra-ruby/ 関連プãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆ Ikraプãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆã‹ã‚‰æ´¾ç”Ÿã—ã¦ä½Žãƒ¬ãƒ™ãƒ«è¨€èªžã‚„他言語ã§ã®ç ”究ã€ã¾ãŸä»•æ§˜æ¤œè¨¼ãªã©ã«ã‚‚å–り組んã§ã„ã¾ã™ã€‚ DynaSOAr: Efficient Parallel Object Allocator for GPGPU Proof of Soundness of Concurrent Separation Logic for
OpenCLã‚„ã‚‹å‰ã«SIMD使ã„切れã£ã¦ã„ã†å¹»æƒ³ - aokomoriuta's blog
ãŠè©«ã³ アライン忘れã¦ã¾ã—ãŸã”ã‚ã‚“ãªã•ã„ã€ã§ã‚‚時間ã‚ã‚“ã¾ã‚Šå¤‰ã‚ã£ã¦ãªã„ã‹ã‚‰è¨±ã—ã¦ãƒ»ãƒ»ãƒ» https://t.co/JNtq2U2kMq— é’åå®ˆæŒ (@aokomoriuta) April 29, 2015 ã§ã¯æœ¬ç·¨ã©ã†ãžâ†“ 本編 若干話題ã«ä¹—ã‚Šé…ã‚ŒãŸæ„Ÿã‚ã‚Šã¾ã™ãŒã€‚ d.hatena.ne.jp ã‘ã©ã€SSEも知らãーã€SIMDも知らãーã€ãªã‚“ã‹ä¿ºãŒæ›¸ã„ãŸã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ é…ã„ã‘ã©ã¨ã‚Šã‚ãˆãšOpenCLã¨ã‹ã§é«˜é€ŸåŒ–ã—よã£ã‹ãªãƒ¼ã¨ã‹ãã€ç”˜ã£ãŸã‚Œã¦ã‚“ã˜ã‚ƒããˆã‚ˆã€‚CPUã‚’ã‚‚ã£ã¨ä½¿ã„ãれよ。ãŠå‰ã®ã‚¢ã‚ªã„コードã®ã›ã„ã§CPUãŒæ³£ã„ã¦ã‚‹ã‚ˆã€‚ã£ã¦ã„ã†è©±ã§ã™ã‚ˆã€‚ GPGPUãªã‚“ã¦ã®ã¯SIMDを使ã„切ã£ãŸå¾Œã®è©±ã§ã—ょ。 GPGPUã™ã‚‹ã®ã«GPUã®ãƒ‘ワーã¨ãƒ¡ãƒ¢ãƒªãŒè¶³ã‚Šã¾ã›ã‚“ã¨ã‹è¨€ã†å‰ã«ã¾ãšSIMDã‹ã‚‰ã ã‚。 ã¨ã‹è¨€ã‚ã‚Œã¦ãŸã®ã§ã€æ¤œè¨¼ã™ã‚‹ã“ã¨ã«ã—ãŸï¼ˆã‚„ã£ã¤ã‘）。 環境 OS: Windows 7 Profession
CUDA：「超並列コンピューティングã€ã¯ã˜ã‚ã¾ã—ãŸ
昨年末ã«æ°—ã®æ—©ã„ãŠå¹´çŽ‰ãŒå±Šãã¾ã—ãŸã€‚GPUã§ãŠãªã˜ã¿ã®NVIDIAã•ã‚“ã¨ã”ç¸ãŒã‚ã£ã¦ã€GeForce GTX750ãŒä¹—ã£ãŸãƒ“デオカードを貸ã—ã¦ã‚‚らãˆã‚‹ã“ã¨ã«ãªã‚Šã¾ã—ã¦ã€‚GTX750ã«è©°ã‚è¾¼ã¾ã‚ŒãŸ512個もã®ã‚³ã‚¢ã‚’汎用ã®è¨ˆç®—装置ã¨ã—ã¦ä½¿ãˆã‚‹ãªã‚“ã¦ãƒ¯ã‚¯ãƒ¯ã‚¯ã™ã‚‹ã˜ã‚ƒãªã„ã§ã™ã‹ã€‚NVIDIAã•ã‚“ã¸ã®ãŠç¤¼ã‚’å…¼ãã¦ã€GPUを使ã£ãŸè¶…並列コンピューティング環境：CUDA（クーダ）ã«æ‰‹ã‚’染ã‚るオãƒãƒŠã‚·ã§ã™ã€‚ 本記事ã¯NVIDIAã®å”力ã«åŸºã¥ã„ã¦è¨˜äº‹ä½œæˆã—ã¦ãŠã‚Šã¾ã™ã€‚ ã¯ã˜ã‚ã« ãã®æ˜”ã€GPUã¯3次元空間ã«æµ®ã‹ã¶ã‚ªãƒ–ジェクトã«å…‰ã‚’当ã¦ï¼ˆãƒ©ã‚¤ãƒ†ã‚£ãƒ³ã‚°ï¼‰ã€å½±ã‚’ã¤ã‘（シェーディング）ã€å†™çœŸã‚’æ’®ã£ãŸã‹ã®ã‚ˆã†ã«äºŒæ¬¡å…ƒå¹³é¢ã«æŠ•å½±ã™ã‚‹ï¼ˆãƒ¬ãƒ³ãƒ€ãƒªãƒ³ã‚°ï¼‰ä¸€é€£ã®å‡¦ç†ã‚’専用ã®ãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚¦ã‚§ã‚¢ã§å®Ÿç¾ã—ã¦ã„ãŸã®ã§ã™ãŒã€ã‚„ãŒã¦ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒžãƒ–ルãªè¨ˆç®—ブãƒãƒƒã‚¯ï¼ˆãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒžãƒ–ルシェーダ）ã§è¡Œã†ã‚ˆã†ã«ãªã‚Šã¾ã—ãŸã€‚最終的ã«ã¯æ•°ç™¾ä¸‡å€‹ã®ãƒ”クセル一ã¤ä¸€ã¤
(JP) GPGPUãŒPostgreSQLã‚’åŠ é€Ÿã™ã‚‹
2. 自己紹介 â–Œåå‰: 海外 浩平 ▌所属： NEC OSS推進センター ▌好ããªã‚‚ã®ï¼š コアã®å¤šã„プãƒã‚»ãƒƒã‚µ ▌嫌ã„ãªã‚‚ã®ï¼š コアã®å°‘ãªã„プãƒã‚»ãƒƒã‚µ ▌経æ´: ï¬HPC  OSS/Linux  SAP  GPU/PostgreSQL â–ŒTw: @kkaigai ▌主ãªä»•äº‹ ï¬SELinux周り諸々 (2004~) •Lockless AVCã€JFFS2 XATTRãªã© ï¬PostgreSQL周り諸々 (2008~) •SE-PostgreSQLã€Security Barrier Viewã€Writable FDWãªã© ï¬PG-Strom (2012~) DB Tech Showcase 2014 Tokyo; PG-Strom - GPGPU acceleration on PostgreSQL Page. 2 4. GPU (Graphic Processor Unit) ã®ç‰¹
フルパワーã§åŠ 速ã™ã‚‹GPUã®å’†å“®ã‚’èžã‘!最先端GPUã§PostgreSQLã‚’20å€é«˜é€ŸåŒ–!?:電脳ヒッãƒãƒã‚¤ã‚¯ã‚¬ã‚¤ãƒ‰:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコãƒãƒ£ãƒ³ãƒãƒ«:生活
GPUã£ã¦ã‚ã‚‹ã ã‚? グラフィックス・プãƒã‚»ãƒƒã‚·ãƒ³ã‚°ãƒ»ãƒ¦ãƒ‹ãƒƒãƒˆã€‚ コンピュータã®ä¸ã§æœ€ã‚‚高速ãªéƒ¨å“ã¯ãªã‚“ã¨ã„ã£ã¦ã‚‚GPUã 。 ãŸã¨ãˆã°nViditaã®æœ€æ–°SoCã§ã‚ã‚‹Tegra K1。 CPU部ã¯å˜ç²¾åº¦ã§73.6ギガFLOPS(フãƒãƒƒãƒ—ス)ã€ã ãŒGPU部ã¯364.8ギガFLOPSã 。 ã“ã‚ŒãŒ30万円ã™ã‚‹æœ€æ–°ã®GPUボードã€GeForce GTX TITAN Zã«ãªã‚‹ã¨ã€ãªã‚“ã¨ã³ã£ãã‚Šã€8テラFLOPSã 。 ã“ã‚Œã¯Intelã®æœ€é«˜ç´šIA-64ãƒãƒƒãƒ—ã€Xeon ES-2687Wã®198.4ギガFLOPSを大ãã上回る。 Core i7ã¯92ギガFLOPSã«éŽãŽãªã„。 ã¡ãªã¿ã«ã‹ã¤ã¦æ•°å„„円ã—ãŸã‚¹ãƒ¼ãƒ‘ーコンピュータã€Cray-2ã¯ã‚ãšã‹1.9ギガFLOPSã«éŽãŽãšã€ä»Šã®ã‚³ãƒ³ãƒ”ュータãŒã©ã‚Œã ã‘速ã„ã‹çªºã„知れる。JAMSTECã®åœ°çƒã‚·ãƒŸãƒ¥ãƒ¬ãƒ¼ã‚¿ã¯131テラFLOPSã ãŒã€è¿½ã„ã¤ã‹ã‚Œã‚‹ã®ã¯æ™‚é–“ã®å•é¡Œã ã‚
GTC 2014 - GPUã®æµ®å‹•å°æ•°ç‚¹æ¼”ç®—ã®ç²¾åº¦:ç†è«–ã¨å®Ÿè·µ(å‰ç·¨)
GTC 2014ã«ãŠã„ã¦ã€Lars Nylandã€Dale Southardã€Alex Fit-Floreaã¨ã„ã†3人㮠NVIDIAã®æŠ€è¡“者ãŒã€æµ®å‹•å°æ•°ç‚¹æ¼”ç®—ã«é–¢ã™ã‚‹èª¤è§£ã‚’解ãã€ç²¾åº¦ã®é«˜ã„計算を行ã†ãŸã‚ã®æ‰‹æ³•ã‚’説明ã™ã‚‹ã¨ã„ã†ç™ºè¡¨ã‚’è¡Œã£ãŸã€‚ Top500ã«ä½¿ã‚れるHPL(High Performance Linpack)ã®è¨ˆç®—ã‚’CPUã¨GPUã«ã‚„らã›ã¦ã€ãã®ä¸é–“çµæžœã‚’詳細ã«æ¯”較ã™ã‚‹ã¨ã€å€¤ãŒå¾®å¦™ã«ç•°ãªã£ã¦ã„る。ã“ã®ãŸã‚ã€GPUã®æµ®å‹•å°æ•°ç‚¹æ¼”ç®—ã®ç²¾åº¦ãŒä½Žãã€èª¤å·®ãŒå‡ºã¦ã„ã‚‹ã¨ã„ã†èªè˜ã‚’æŒã£ã¦ã„る人ãŒã„る。 ã—ã‹ã—ã€IEEE 754è¦æ ¼ã§ã¯ã€è¨ˆç®—çµæžœã¯ç„¡é™ç²¾åº¦ã§è¨ˆç®—ã—ãŸå€¤ã‚’ã€æ•°å€¤è¡¨ç¾ãŒæŒã¤ãƒ“ット数(10進ã®å ´åˆã®æœ‰åŠ¹æ¡æ•°)ã«ä¸¸ã‚ãŸç”ãˆã‚’出ã™ã¨è¦å®šã•ã‚Œã¦ãŠã‚Šã€IEEE 754è¦æ ¼ã«æº–æ‹ ã—ã¦ã„ã‚Œã°ã€CPUã§ã‚‚GPUã§ã‚‚åŠ æ¸›ä¹—é™¤ã®è¨ˆç®—ã®ç”ãˆã¯å®Œå…¨ã«ä¸€è‡´ã—ã¦ã„ãªã‘ã‚Œã°ãªã‚‰ãªã„。 ãã‚Œã§ã¯ã€ãªãœHPLãªã©ã®
ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
障害
ランã‚ング
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
ã„ã¾ã©ãã®Vulkan
GPU.js - GPU accelerated Javascript
turbo.js - Easy GPGPU
GPUCC - An Open-Source GPGPU Compiler
ã€1カ月集ä¸è¬›åº§ã€‘ 骨ã¾ã§ç†è§£ã™ã‚‹PCアーã‚テクãƒãƒ£(GPUç·¨) 第4回 ～GPGPU性能引ã上ã’ã®ã‚«ã‚®ã¨ãªã‚‹CPUã¨GPUã®é€£æº
ã€å¾Œè—¤å¼˜èŒ‚ã®Weekly海外ニュース】 ディープラーニングã¨ã„ã†GPUã®æ–°å¸‚å ´
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}