新世代NVIDIA GPU！ ディスプレイの中が、もはやリアルより綺麗じゃないかと思う｢GeForce RTX 2080 Ti｣2018.08.21 11:5939,723 武者良太 破壊シーンだけではありません。無数の粒子がきらめく水面、オイルを塗ったかのようなクリア層を感じさせる塗装面の反射表現。恐れ入りました。 Windows PCをカスタムしまくっているハイエンドゲーマーのみなさま、長らくおまたせしました。NVIDIAが次世代GPUである｢GeForce RTX 20｣シリーズを発表しましたよ。新世代の｢Turing｣アーキテクチャを採用し、4K HDRのゲームを60fpsで描写しまくるモンスターですよ。 Video: NVIDIA GeForceキーポイントはリアルタイムレイトレーシング。光の反射、屈折、陰影をリアルタイムに演算しながらディスプレイ上に描いていく技術です。たとえば

2018年6月に発表された最新のスーパーコンピュータランキング「TOP500」でも、高速なコンピュータを作りたければ、最高のOSはLinux系であることが再び証明された。ランキングに挙がったすべてのマシンがLinux系OSで動作している。 Linuxがスーパーコンピューティング業界の主流になってから、もう何年も経つ。しかしすべてがLinuxになったのは2017年11月であり、つい最近のことだ。TOP500にランクインしたすべてのスーパーコンピュータがLinuxになったのは、このときが初めてだった。それまでは、UNIXの一種である「IBM AIX」がリストの下位にぎりぎりで残っていた。 今後もスーパーコンピューティング分野におけるLinuxの支配が続くことには、疑問の余地はない。これは単純に、競争そのものが存在しないからだ。 あるとすれば、Red HatなどのLinux企業間の競争だけであり

NVIDIA，8基の「Tesla V100」を搭載するGPUアクセラレータ「HGX-2」発表 ライター：米田 聡 2018年5月30日，NVIDIAは，台湾・台北市で開催した独自イベント「GPU Technology Conference 2018 Taiwan」の基調講演で，HPCやAIサーバー向けのGPUアクセラレータ新製品「HGX-2」を発表した。 HGX-2は，2017年3月に発表となった「HGX-1」の後継となる製品で，Volta世代のGPU「Tesla V100」を8基搭載するのが特徴だ。LenovoやDELL EMC，HP Enterprise，Supermicroといったサーバーメーカーが，HGX-2を採用した製品を発売する予定で，発売時期は2018年下半期となっている。 HGX-2のCGイメージ 基調講演を担当したNVIDIAのCEOであるJensen Huang（ジェン

NVIDIAはこのほど、GeForce向けドライバの使用許諾契約書(EULA)を変更したことについて公式コメントを発表した。 変更されたGeForce向けドライバのEULAでは、ブロックチェーン処理を除く、データセンターへのGeForceおよびGeForce向けドライバの導入を禁止する条項を追加した。 データセンターへの導入の禁止。データセンターへの導入の目的では、本ソフトウェアのライセンスは付与されていません。ただし、データセンターにおけるブロックチェーン処理を行うことは許されます。 これに対し、データセンター事業者や大学・企業の研究者らが懸念を表明。特にそれほど規模が大きくない研究室などでは、エンタープライズ向けGPU「Tesla」の導入はコスト面から難しく、GeForceやTITANを利用するところが多いため、不安の声が大きい。 TITAN V 今回NVIDIAが発表した公式コメント

#目次 1.OpenPoseを動かしてみた。 2.OpenPoseチュートリアルのソースコードを読む。 3.WindowsでOpenPoseを動かしてみた。 4.OpenPoseのFace Estimationを動かしてみた。 5.OpenPoseのHand Estimationを動かしてみた。 #背景 CVPR2017で発表された、DeepLearningを使った、単眼カメラでのスケルトン検出アルゴリズムが、OpenPoseという名称でライブラリ化・公開されました。 早速、Ubuntu(1404)で、OpenPoseのPose Estimationを動かしてみたので、手順を解説します。 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 上記画像ソースは、［ ぱくたそ（www.pakutaso.com）］様のフリー写真素材を使

CUDA 8.0のインストール NVIDIAの公式ページからCUDA 8.0をダウンロードする。 Operating System: Linux, Architecture: x86_64, Distribution: Ubuntu, Version: 16.04, Installer Type: deb (network). ダウンロードしたフォルダで以下のコマンドを実行してCUDAをインストールする。メタパッケージのcuda-8-0をインストールすると、全てのCUDA ToolkitとDriverパッケージがインストールされる。（CUDA 9.0のインストール方法はこちら）

グラフィックボード最大手のNVIDIAは、強力な並列演算性能をもつGPUを機械学習システムに応用して人工知能や自動運転車、画像認識技術などのさまざまな分野で新技術の開発を行っています。そんな中、NVIDIAは「医療」という巨大市場にディープラーニング技術を武器に切り込んでいます。 Nvidia’s Deep-Learning Chips May Give Medicine a Shot in the Arm - MIT Technology Review https://www.technologyreview.com/s/603917/nvidias-deep-learning-chips-may-give-medicine-a-shot-in-the-arm/ アメリカ・サンフランシスコで開かれたEmTech Digital conferenceで、NVIDIAの健康マネジメント分野を

皆さんネコがお好きですが、ネコのフンが好きな人はいませんよね。 そこで、NVIDIAのエンジニアであるロバート・ボンド (Robert Bond) は、ディープラーニングとNVIDIAのJetson TX1開発プラットフォームを利用し、ネコを認識すると家のスプリンクラー・システムのスイッチが入る仕組みで、敷地内のネコを優しく追い払っています。 システム・ソフトウェア・エンジニアとしてNVIDIAに8年以上勤め、65歳になるボンドは言います。「ガーデニング好きの妻が、庭をきれいに清潔にしておきたいんだ」 ボンドは、ネコに罠を仕掛けるというアイデアをすぐに却下しました。それでは隣人として友好的とはいえません。そこで、より技術的な解決策を利用しようと決めました。 ボンドは、ディープラーニングやJetsonの素人ではありません。昨年、台所の床を時折小走りするアリに、無害の5ミリワットのレーザ・ビー

久々に自作PCに挑戦しようとする人のための応援企画として毎年お届している「アキバで恥をかかないための最新パーツ事情」。今回も、2015年から2016年にかけて登場した新製品をおさらい。 久しぶりにパーツショップを訪れても戸惑うことなく買い物を楽しむために、ここはひとつしっかりと勉強をしてから自作に臨みたい。それではさっそく、PCパーツの最新トレンドを振り返っていこう。第3回は「ビデオカード編」だ。 2015年から2016年の最新ビデオカード事情～NVIDIA編～ NVIDIA「GeForce」シリーズ最大のトピックは、2015年6月に登場した「GeForce GTX 980 Ti」だ。2014年9月に登場したMaxwellアーキテクチャーを採用するハイエンドGPU「GeForce GTX 980」の上位にあたる製品で、ハイエンドユーザーを中心に人気となった。 2015年4月～2016年4月

Pascalには半精度浮動小数点数のアクセラレーションが入る？ NVIDIA，ディープラーニング関連のイベントでヒントを提示 ライター：米田 聡 2016年1月15日，NVIDIAは都内で「NVIDIA DeepLearning DAY 2016」と題する開発者向けイベントを開催した。NVIDIAが国内でディープラーニングだけをテーマにした大規模なイベントを国内で開催するのは今回が初めてで，その事実だけでも，NVIDIAがこのジャンルに賭ける意気込みが伝ってこよう。 あらかじめお断りしておくと，NVIDIA DeepLearning DAY 2016で，ゲームと関係のある話題はほとんど何もなかった。ただ，次世代GPU「Pascal」（パスカル，開発コードネーム）に関するちょっとしたヒントがあったかもしれないので，今回はそのあたりを中心に，簡単にレポートしてみたい。 Pascalには半精度浮

この記事はGPGPU Advent Calendarの16日目です。 さて、１回だけ書くという話だったのに、人が集まらなくて2回目を書かないといけなくなったので、無理矢理ネタを考えてみた。 自分の3回目はこのまま行くと最終日だが、山田が凄いのを代わりに書いてくれるらしいので、今回が最後だ。 今回はGPGPUに手を出す前に検討すべき事について。 GPUGPUに興味があって触ってみたい人や、GPGPUを研究のテーマにする人などはすぐにGPGPUに手を出すべきだ。 興味が伴うプログラミングは大きな学習成果を伴うだろう。 ただし、そうではなく業務上などで今あるプログラムを速く動かす必要がある人は、GPGPUに手を出す前に次のような事を検討すべきである。 まずは、プログラムを実行するワークフローを変えられないかどうか。 例えば、夜間にバッチ処理として実行して翌日に結果が取れれば良いなら、わざわざ高速

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は GPGPU Advent Calender の7日目の記事です。 始まる直前になっても参加者が少なくGPGPU Advent Calendarを立ち上げた山田てるみがあまりに不憫なのと、w_oに頼まれたら断れないというのもあって、参加をする事に。 一番の目的は、山田に恩を売っておくことだ。 (あと、山田がブログ書くのに時間取られすぎて、いろんなところに影響が出るのを防ぐため) 今回はGPUを使うときのホストとなるPCの選び方について少しだけ。 既に知っているとは思うけどおさらい。 それぞれのGPUのインターフェイスについて。

執筆者の忙しさが＜加速＞されてる気がするGPGPU Advent Calendarの13日目です。 「GPGPUでこんなの速くしてみた」っていうネタがまだ少ないので書くことにします。関西GPGPU勉強会 #2にて、こんな感じのタイトルで発表を行いましたが、今回はそれとは異なったアプローチの内容です。 ナップザック問題とは Wikipedia先生のナップサック問題のページによるとこう書いています。 容量 C のナップサックが一つと、n 個の品物（各々、価値 p_i, 容積 c_i）が与えられたとき、ナップサックの容量 C を超えない範囲でいくつかの品物をナップサックに詰め、ナップサックに入れた品物の価値の和を最大化するにはどの品物を選べばよいか 競技プログラミング系ではより単純に、最大化された価値の和(最適値や最適目的関数値と呼ばれます)を求めよという問題が出題されることがあり、SPOJ 3

[ゼロから始めるGPU Computing] (http://www.gdep.jp/page/index/market) http://www.gdep.jp/page/view/248 一般的に数倍～100倍以上の速度と言われている 補足：なぜ演算性能が高いのか？ GPUでは、CPUに搭載されている分岐予測・投機実行 アウトオブオーダーが簡素化されており、その分、コア数を増やすことができる。 分岐予測・投機実行とは？ 条件分岐した際の処理を前もって実行しておくこと。 過去の実行履歴から実行される可能性の高い命令を実行しておく。 [イメージ] arr = [1, 3, 5, 7, 8]; for (elm as arr){ if(elm % 2 == 1){ echo "odd"; //奇数が続くためCPUは事前にこの処理を予測し実行しておく }else{ echo "even"; //