Ubuntu 12.04ã«CUDA 4.2をインストールã—ãŸæ™‚ã®ãƒ¡ãƒ¢ - irieã‚ã‚‚
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次世代GPUアーã‚テクãƒãƒ£ã€ŒFermiã€ã®å†…éƒ¨æ§‹é€ ã«è¿«ã‚‹
次世代GPUアーã‚テクãƒãƒ£ã€ŒFermiã€ã®å†…éƒ¨æ§‹é€ ã«è¿«ã‚‹ï¼šNVIDIA GPU Technology Conference（2/2 ページ） 512個ã®CUDAコアã§çˆ†é€Ÿæ¼”ç®—ãŒå¯èƒ½ã«ãªã£ã¦ã„ã‚‹Fermi NVIDIAãŒå…¬é–‹ã—ãŸFermiã®å†…éƒ¨æ§‹é€ ã«ã‚ˆã‚‹ã¨ã€Fermiã«ã¯ã€ŒCUDAコアã€ã¨å‘¼ã°ã‚Œã‚‹ãƒ—ãƒã‚»ãƒƒã‚µã‚³ã‚¢ãŒ512個も内蔵ã•ã‚Œã¦ãŠã‚Šã€ã“ã®è†¨å¤§ãªæ•°ã®CUDAコアを利用ã—ã¦ãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ«æ¼”ç®—ãªã©ã§å¤šç”¨ã•ã‚Œã‚‹ä¸¦åˆ—演算をã“ãªã—ã¦ã„ã。Fermiã§ã¯ã€32個ã®CUDAコアを1ã¤ã®å˜ä½ã¨ã—ã¦ã€SM（Streaming Multiprocessor）ã¨å‘¼ã°ã‚Œã‚‹æ¼”算ユニットを構æˆã™ã‚‹ã€‚Fermiã§ã¯SMãŒ16個用æ„ã•ã‚Œã‚‹ã“ã¨ã«ãªã‚‹ã€‚ プãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã‹ã‚‰é€ã‚‰ã‚Œã¦ããŸæ¼”算命令ã¯ã€ã€ŒGigaThreadã€ã¨å‘¼ã°ã‚Œã‚‹ã‚¹ã‚±ã‚¸ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ã‚’利用ã—ã¦ã€ã‚¹ã‚±ã‚¸ãƒ¥ãƒ¼ãƒªãƒ³ã‚°ã•ã‚Œã¦å„SMã«é€ã‚‰ã‚Œã‚‹ã€‚å„SMã§ã¯ã€GT200ã®1ã¤ã‹ã‚‰2ã¤ã¨å€ã«
Palit Microsystems GeForce GT 640 (1024MB GDDR5) NE5T6400HD06-2081F [PCIExp 1GB] ä¾¡æ ¼æ¯”è¼ƒ
GeForce GT 640 (1024MB GDDR5) NE5T6400HD06-2081F [PCIExp 1GB] ä¾¡æ ¼æ¯”è¼ƒ ホーム> パソコン > グラフィックボード・ビデオカード > Palit Microsystems(パリット マイクãƒã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ) > GeForce GT 640 (1024MB GDDR5) NE5T6400HD06-2081F [PCIExp 1GB] Palit Microsystems 2013å¹´ 6月 5æ—¥ 登録 GeForce GT 640 (1024MB GDDR5) NE5T6400HD06-2081F [PCIExp 1GB] ãŠæ°—ã«å…¥ã‚Šç™»éŒ² 10 最安ãŠçŸ¥ã‚‰ã›ãƒ¡ãƒ¼ãƒ«ãŒå—ã‘å–ã‚Œã¾ã™ ä¾¡æ ¼.com プãƒãƒ€ã‚¯ãƒˆã‚¢ãƒ¯ãƒ¼ãƒ‰2024 ユーザーã®æ”¯æŒãŒé«˜ã‹ã£ãŸ16部門ã®å¤§è³žãŒæ±ºå®šï¼ä»Šå¹´ã®å—賞製å“ã¯ï¼Ÿ ä¾¡æ ¼æƒ…å ±ã®ç™»éŒ²ãŒã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“ ä¾¡æ ¼æŽ¨ç§»ã‚°ãƒ©ãƒ• ãŠæ°—ã«
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About NVIDIA
NVIDIA CUDA 5を発表ã€ä¸–ç•Œã§æœ€ã‚‚æ™®åŠã—ã¦ã„る並列コンピューティング・プラットフォームã«ãŠã‘るプãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ãŒã•ã‚‰ã«å®¹æ˜“ã«ãªã‚‹ 無償ダウンãƒãƒ¼ãƒ‰å¯èƒ½ãªæœ€æ–°ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ã«ã¯ã€ 開発生産性を高ã‚ã‚‹æ–°ã—ã„ツールやライブラリーã€æ©Ÿèƒ½æº€è¼‰ 2012å¹´10月15æ—¥ - カリフォルニア州サンタクララ ï¼ NVIDIA（本社：米国カリフォルニア州サンタクララã€ç¤¾é•·å…¼CEO： ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)ã€Nasdaq：NVDA）ã¯æœ¬æ—¥ã€NVIDIA® CUDA® 5ã®ãƒ—ãƒãƒ€ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒ³ãƒ»ãƒªãƒªãƒ¼ã‚¹ã‚’発表ã—ã¾ã—ãŸã€‚GPUを活用ã—ã¦ç§‘å¦ã‚¢ãƒ—リケーションや工å¦ã‚¢ãƒ—リケーションを高速化ã™ã‚‹ä¸¦åˆ—コンピューティングã®ãƒ—ラットフォームãŠã‚ˆã³ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¨ã—ã¦ã€ä¸–ç•Œã§æœ€ã‚‚æ™®åŠã—ã¦ã„ã‚‹CUDAã®ãƒ‘ワフルãªæœ€æ–°ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ã§ãŒã€NVIDIA Developer Zoneウェブサイトã‹ã‚‰ç„¡å„Ÿãƒ€ã‚¦ãƒ³
1. Introduction — CUDA C++ Programming Guide
CUDA C++ Programming Guide The programming guide to the CUDA model and interface. Changes in Version 12.8 Added section TMA Swizzle 1. Introductionïƒ 1.1. The Benefits of Using GPUsïƒ The Graphics Processing Unit (GPU)1 provides much higher instruction throughput and memory bandwidth than the CPU within a similar price and power envelope. Many applications leverage these higher capabilities to run f
Optimizing Parallel Reduction in CUDA - CUDA Webinar 2
Release Notes CUDA Features Archive EULA Installation Guides Quick Start Guide Installation Guide Windows Installation Guide Linux Programming Guides Programming Guide Best Practices Guide Maxwell Compatibility Guide Pascal Compatibility Guide Volta Compatibility Guide Turing Compatibility Guide NVIDIA Ampere GPU Architecture Compatibility Guide Hopper Compatibility Guide Ada Compatibility Guide B
CUDAã«ãŠã‘ã‚‹è«–ç†çš„ã¨ç‰©ç†çš„概念 - yasulib memo
CUDAã«ãŠã„ã¦è«–ç†çš„ãªæ¦‚念ã¨ç‰©ç†çš„ãªæ¦‚念ã¯ï¼ˆå€‹äººçš„ã«ï¼‰è¤‡é›‘ã§ã™ã€‚ ç°¡å˜ã«ã§ã™ãŒãƒ¡ãƒ¢ã—ã¦ãŠã“ã†ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ é–“é•ã„ãŒã‚ã‚Œã°ã‚³ãƒ¡ãƒ³ãƒˆã®æ–¹ã«æ®‹ã—ã¦é ‚ã‘ã‚‹ã¨æœ‰é›£ã„ã§ã™ã€‚ 厳密ãªã“ã¨ã¯NVIDIAã®å…¬å¼ã®ãƒªãƒ•ã‚¡ãƒ¬ãƒ³ã‚¹ãƒžãƒ‹ãƒ¥ã‚¢ãƒ«ï¼ˆè‹±èªž/PDF）やドã‚ュメントをèªã¾ã‚Œã‚‹ã“ã¨ã‚’ãŠã™ã™ã‚ã—ã¾ã™ã€‚ NVIDIAã¸ã®ãƒªãƒ³ã‚¯ã§ã™ã€‚ ãªãŠã€å…¨ã¦2010-02-28ç¾åœ¨ã®çŠ¶æ…‹ã§ã™ã€‚ã“ã‚Œã‹ã‚‰æ›´ã«æ‹¡å¼µã•ã‚Œã¦ã„ãã¨äºˆæƒ³ã•ã‚Œã¾ã™ã€‚æ°—ãŒã¤ã‘ã°ãã®éƒ½åº¦æ›¸ãæ›ãˆã¦ã„ã予定ã§ã™ãŒã€æ°—ãŒã¤ã‹ãªã„ã‹ã‚‚ã—ã‚Œãªã„ã§ã™ã€‚ è«–ç†çš„概念 ã‚ã‚‹1ã¤ã®ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã‚’1ã¤ã®ã‚°ãƒªãƒƒãƒ‰ã¨ã—ã¾ã™ã€‚ グリッドã¯è¤‡æ•°ã®ãƒ–ãƒãƒƒã‚¯ã‚’æŒã¡ã€ãƒ–ãƒãƒƒã‚¯ã¯è¤‡æ•°ã®ã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‰ã‚’æŒã¤éšŽå±¤æ§‹é€ ã«ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ã“ã‚Œã¯CUDAã¨ã„ã†ã‚ˆã‚ŠGPUã®ä»•æ§˜ä¸Šã€SP*1数より圧倒的ã«å¤šã„スレッドã§è¨ˆç®—ã™ã‚‹ã“ã¨ã§GPUã®é«˜ã„性能を発æ®ã§ãる（マルãƒã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‰ï¼‰ãŸã‚ã€è†¨å¤§ãªæ•°ã®ã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‰ã‚’1ã¤ã®æ•°å—ã§æ‰±
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Developing a Linux Kernel Module using GPUDirect RDMA The API reference guide for enabling GPUDirect RDMA connections to NVIDIA GPUs. 1. Overviewïƒ GPUDirect RDMA is a technology introduced in Kepler-class GPUs and CUDA 5.0 that enables a direct path for data exchange between the GPU and a third-party peer device using standard features of PCI Express. Examples of third-party devices are: network i
CUDA入門・サンプル集
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CUDA Toolkit 4.0
Release Highlights Easier Application Porting Share GPUs across multiple threads Use all GPUs in the system concurrently from a single host thread No-copy pinning of system memory, a faster alternative to cudaMallocHost() C++ new/delete and support for virtual functions Support for inline PTX assembly Thrust library of templated performance primitives such as sort, reduce, etc. NVIDIA Performance
ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
ランã‚ング
ランã‚ング
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
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仮想化環境ã«ãŠã‘ã‚‹CUDA 3.0ã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«: 覚ãˆæ›¸ããã®ä»–
http://papix.hateblo.jp/entry/2012/11/06/185857
ãªãœã€ãƒ‡ã‚£ãƒ¬ã‚¯ãƒ†ã‚£ãƒ–ベース㮠プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ãŒæœ‰æœ›ãªã®ã‹ï¼Ÿ (ソフテック社)
Amazon.co.jp: CUDA by Example 汎用GPUプãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°å…¥é–€: Jason Sanders (è‘—), Edward Kandrot (è‘—), æ ªå¼ä¼šç¤¾ã‚¯ã‚¤ãƒ¼ãƒ— (翻訳): 本
Amazon.co.jp: CUDAプãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°å®Ÿè·µè¬›åº§ ï¼ è¶…ä¸¦åˆ—ãƒ—ãƒã‚»ãƒƒã‚µã«ãŠã‘るプãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°æ‰‹æ³•: David B. Kirk (è‘—), Wen-men W. Hwu (è‘—), åŠ è—¤è«’ (編集), ï¼ˆæ ªï¼‰Bスプラウト (翻訳): 本
ã“ã‚Œã‹ã‚‰ã®ä¸¦åˆ—計算ã®ãŸã‚ã® GPGPU 連載講座 (III) GPGPU プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ç’°å¢ƒ CUDA 最é©åŒ–ç·¨
CUDA - ãŠãªã‹ã™ã„ãŸWikiï¼
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