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Announcing the release of Vulkan 1.4 Vulkan 1.4 Khronos Streamlines Development and Deployment of GPU-Accelerated Applications. Vulkan 1.4 integrates and mandates support for many proven features into its core specification, expanding the functionality that is consistently available to developers, greatly simplifying application development and deployment across multiple platforms Vulkan 1.4 Press
Intel GVT-gã«ã¿ã‚‹Mediatedパススルーを用ã„ãŸGPU仮想化 - ã‚‹ãã™ã®æ—¥è¨˜ ~ Out_Of_Range ~
ã“ã®è¨˜äº‹ã¯ システム系論文紹介 Advent Calendar 2015 - Adventar 17日目ã®è¨˜äº‹ã§ã™ã€‚ USENIX'14 ATCã«ã¦intelã®Kun Tian, Yaozu Dong,David Cowperthwaiteã«ã‚ˆã£ã¦ç™ºè¡¨ã•ã‚Œã€XenGTã‚„KVMGTã¨ã—ã¦ã”ã最近ã«å®Ÿè£…ã•ã‚ŒãŸæ–°ã—ã„ãŸGPU仮想化方å¼ã€GVT-gã«ã¤ã„ã¦è¦‹ã¦ã„ã。 A Full GPU Virtualization Solution with Mediated Pass-Through https://www.usenix.org/conference/atc14/technical-sessions/presentation/tian 昨今サーãƒãƒ¼,クライアントサイド共ã«ãƒã‚£ãƒ†ã‚£ãƒ–ãªé€Ÿåº¦ã®GPU仮想化ãŒæ±‚ã‚られã¦ãŠã‚Šã€GPUã«ç‰¹åŒ–ã—ãŸã‚¤ãƒ³ã‚¹ã‚¿ãƒ³ã‚¹ã‚„GPUリソースをサービスã¨ã—ãŸã‚¯ãƒ©ã‚¦ãƒ‰æ¥è€…ã‚‚ã„
ã“ã‚Œã‹ã‚‰ã®ã‚³ãƒ³ãƒ”ューティングã®å¤‰åŒ–ã¨Java-JJUG CCC 2015 Fall
11. データ・セントリック・システム◠データã®ç§»å‹•ã«é›»åŠ›ã‚„時間ãŒé£Ÿã‚ã‚Œã¦ã„ã‚‹ – ストレージ→メインメモリ→ã‚ャッシュメモリ ◠データã®ç§»å‹•ã‚’減らã™å¿…è¦ãŒã‚ã‚‹ ◠データã®è¿‘ãã§å‡¦ç†ã‚’行ㆠ◠処ç†ã‚’è¡Œã†ã®ã¯CPUã ã‘ã§ã¯ãªããªã‚‹ â— ã„ã‚ã„ã‚ãªã¨ã“ã‚ã§å‹•ãコードãŒå¿…è¦ã«ãªã‚‹
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Theano ã«ã‚ˆã‚‹ Amazon Web Service (AWS) 上ã§ã® GPU 計算
Theano ã«ã‚ˆã‚‹ Amazon Web Service (AWS) 上ã§ã® GPU 計算¶ 本文書ã§ã¯AWSã®GPU計算サーãƒ(GPUインスタンス)上ã§Theanoを使用ã™ã‚‹æ–¹æ³•ã‚’説明ã—ã¾ã™. Theano入門 ã§ç´¹ä»‹ã—ãŸãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã‚’CPUã¨GPUã§å®Ÿè¡Œã—, ãã®è¨ˆç®—速度を比較ã—ã¾ã™. ã¯ã˜ã‚ã«Â¶ 本文書ã§ã¯, GPU上ã§ã®æ•°å€¤è¨ˆç®—ã‚’GPU計算ã¨å‘¼ã¶ã“ã¨ã¨ã—ã¾ã™. GPU計算ã®ç§‘å¦æŠ€è¡“計算ã¸ã®å¿œç”¨ã¯ä¸€èˆ¬çš„ã«ãªã‚Šã¤ã¤ã‚ã‚Šã¾ã™. ã—ã‹ã—, 個人ã§åˆ©ç”¨ã™ã‚‹ãŸã‚ã«ã¯ã¾ã æ•·å±…ãŒé«˜ã„よã†ã«æ€ã‚ã‚Œã¾ã™. ãã®ç†ç”±ã®ä¸€ã¤ãŒãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚¦ã‚§ã‚¢ã®å•é¡Œã§ã™. 個人ã§ä½¿ç”¨ã™ã‚‹ãƒžã‚·ãƒ³ã¯é€šå¸¸GPUを一ã¤ã—ã‹æŒãŸãªã„ãŸã‚, GPUを計算ã®ãŸã‚ã«å 有ã•ã›ã‚‹ã¨, ç”»é¢è¡¨ç¤ºã«å•é¡ŒãŒèµ·ã“ã‚‹å ´åˆãŒã‚ã‚Šã¾ã™. ãã“ã§, 本文書ã§ã¯ã‚¯ãƒ©ã‚¦ãƒ‰ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ä¸€ã¤ã§ã‚ã‚‹Amazon Web Service (AWS)を利用ã—ã¦GPU計算を行ã†å…·
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Advances in Real-Time Rendering- SIGGRAPH 2015
Modern video games employ a variety of sophisticated algorithms to produce ground-breaking 3D rendering pushing the visual boundaries and interactive experience of rich environments. This course brings state-of-the-art and production-proven rendering techniques for fast, interactive rendering of complex and engaging virtual worlds of video games. This year the course includes speakers from the mak
コンピュータアーã‚テクãƒãƒ£ã®è©±(333) GPUã«ãŠã‘ã‚‹1スレッドã‚ãŸã‚Šã®ã‚ャッシュ容é‡ã®è€ƒãˆæ–¹
GPUã®ã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‰ã‚ãŸã‚Šã®ã‚ãƒ£ãƒƒã‚·ãƒ¥å®¹é‡ æœ€è¿‘ã®ãƒã‚¤ã‚¨ãƒ³ãƒ‰GPUã¯ã€NVIDIAã§è¨€ã†ã¨SM(Streaming Multiprocessor)ãŒ1ãƒãƒƒãƒ—ã«è¤‡æ•°(GK110ãƒãƒƒãƒ—ã®å ´åˆ15個)集ç©ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã¨ã„ã†æ§‹é€ ã«ãªã£ã¦ã„る。ãã—ã¦ã€Keplerアーã‚テクãƒãƒ£ã®GPUã®å ´åˆã¯ã€1ã¤ã®SMã«192個ã®CUDAコアã¨å‘¼ã¶å®Ÿè¡Œãƒ¦ãƒ‹ãƒƒãƒˆãŒå…¥ã£ã¦ã„る。ã¤ã¾ã‚Šã€192×15=2880個ã®å®Ÿè¡Œãƒ¦ãƒ‹ãƒƒãƒˆãŒ1ãƒãƒƒãƒ—ã«æ載ã•ã‚Œã¦ã„る。 ãã—ã¦ã€å„SMã¯æœ€å¤§64Warpを切り替ãˆãªãŒã‚‰åŒæ™‚並列ã«å®Ÿè¡Œã™ã‚‹ãƒžãƒ«ãƒã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‰ãƒ—ãƒã‚»ã‚µã§ã‚ã‚Šã€æœ€å¤§ã§ã¯64Warp×32Thread×15SM=30,720スレッドを(サイクルã”ã¨ã®åˆ‡ã‚Šæ›¿ãˆã‚’å«ã‚ã‚‹ã¨)並列的ã«å®Ÿè¡Œã™ã‚‹ã“ã¨ã«ãªã‚‹ã€‚レベル1ã‚ャッシュã¯SMã”ã¨ã«å˜åœ¨ã™ã‚‹ã®ã§ã€åŒæ™‚並列的ã«åŒã˜ãƒ¬ãƒ™ãƒ«1データã‚ャッシュ(L1Dã‚ャッシュ)を使用ã™ã‚‹æœ€å¤§ã®ã‚¹ãƒ¬ãƒƒãƒ‰æ•°ã¯32×64=2
DESIGNWORKS SAMPLES
Below is the list of samples that Devtech Proviz team made available at https://github.com/nvpro-samples Each sample is a separate github repository, so that people can “cherry-pick†what they want. You can run cmake on each separate samples. But if you want to build all the samples you downloaded together in one single project (Visual Studio “Solutionâ€, for example), you can clone the repository
サービスã®å·®ç•°åŒ–ã¯ãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚¦ã‚¨ã‚¢ã§ã€ãƒ‰ãƒ¯ãƒ³ã‚´ã®æŒ‘戦
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GTC 2015 - MPIを使ã£ãŸãƒžãƒ«ãƒGPUã®ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã€ŒåŸºç¤Žç·¨ã€
GTC 2015ã«ãŠã„ã¦ã€MPIを使ã†ãƒžãƒ«ãƒGPUプãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã¨ã„ã†ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ«ã‚»ãƒƒã‚·ãƒ§ãƒ³ãŒè¡Œã‚ã‚ŒãŸã€‚ã“ã‚Œã‹ã‚‰ãƒžãƒ«ãƒGPUã®ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ã®ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ を作ã‚ã†ã¨ã„ã†äººã«ã¯å½¹ç«‹ã¡ãã†ãªå†…容ã§ã‚ã‚‹ã®ã§ç´¹ä»‹ã™ã‚‹ã€‚ 次ã®å›³ã®ã‚ˆã†ã«ã€CPUã«ãƒ¡ãƒ¢ãƒªãŒä»˜ãã€ã•ã‚‰ã«PCIe経由ã§GPUã¨ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã‚«ãƒ¼ãƒ‰ãŒä»˜ã„ã¦ã„ã‚‹ã¨ã„ã†ã®ãŒè¨ˆç®—ノードã§ã€è¤‡æ•°ã®è¨ˆç®—ノードãŒãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã§ã¤ãªãŒã£ã¦ã„ã‚‹ã¨ã„ã†ã®ãŒã€ä¸€èˆ¬çš„ãªãƒžãƒ«ãƒGPU環境ã§ã‚る。ã“れらã®ãƒŽãƒ¼ãƒ‰é–“ã®é€šä¿¡ã«ã¯ã€MPI(Message Passing Interface)ã¨ã„ã†ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリãŒä½¿ã‚れるã“ã¨ãŒå¤šã„。MPIã¯SPMD(Single Program Multiple Data)実行モデルã§ã‚ã‚Šã€ã™ã¹ã¦ã®ãƒŽãƒ¼ãƒ‰(後述ã®ã‚ˆã†ã«ã€æ£ç¢ºã«ã¯ãƒ©ãƒ³ã‚¯)ã§åŒã˜ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ãŒèµ°ã‚‹ã€‚ MPIã‚’å‹•ã‹ã™ã¨ã€ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã«ç¹‹ãŒã£ã¦ã„ã‚‹ã™ã¹ã¦ã®ãƒŽãƒ¼ãƒ‰ã‚’見ã¤ã‘出ã—ã€ãã‚Œãžã‚Œã®ãƒŽãƒ¼ãƒ‰ã«å®Ÿ
GTC 2015 - Deep Learning用ã®CUDAライブラリ「cuDNNã€
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ï¼»GDC 2015ï¼½Intel，Raptrベースã®ã‚²ãƒ¼ãƒ プレイ環境支æ´ãƒ„ールを発表。デスクトップ版Broadwellã«é–¢ã™ã‚‹æƒ…å ±ã‚‚å°‘ã—明らã‹ã« ライター：米田 è¡ 2015å¹´3月4日，Intelã¯ï¼ŒGame Developers Conference 2015ã®ä¼šæœŸä¸ã«ï¼Œä¼šå ´è¿‘ãã®ã‚¤ãƒ™ãƒ³ãƒˆã‚¹ãƒšãƒ¼ã‚¹ã§å ±é“関係者å‘ã‘説明会を開催ã—ãŸã€‚ Intelã¯æ˜¨å¹´ã®Game Developers Conference 2014ã§ã‚‚å ±é“関係者を集ã‚ã¦å¤§ãŒã‹ã‚Šãªèª¬æ˜Žä¼šã‚’開催ã—ã¦ã„ãŸã®ã§ï¼Œãã‚Œã«ç¶šãã‚‚ã®ã¨ãªã‚‹ã€‚昨年åŒæ§˜ï¼Œå¤§å°ã•ã¾ã–ã¾ãªãƒˆãƒ”ックãŒèªžã‚‰ã‚Œã¦ã„ã‚‹ãŒï¼Œã—ã£ã‹ã‚Šæ–°æƒ…å ±ã‚‚ç››ã‚Šè¾¼ã¾ã‚Œã¦ã„ãŸã®ã§ï¼Œä»Šå›žã¯ãã®ãªã‹ã‹ã‚‰ã„ãã¤ã‹ï¼Œ4Gamerèªè€…ã«é–¢ä¿‚æ·±ãã†ãªã‚‚ã®ã‚’ピックアップã—ã¦ç´¹ä»‹ã—ã¦ã¿ãŸã„。 説明会ã®å¸ä¼šã‚’担当ã—ãŸPete Bakeræ°ï¼ˆVice President，Software and Services
Caffe | Deep Learning Framework
Caffe Caffe is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind. It is developed by Berkeley AI Research (BAIR) and by community contributors. Yangqing Jia created the project during his PhD at UC Berkeley. Caffe is released under the BSD 2-Clause license. Check out our web image classification demo! Why Caffe? Expressive architecture encourages application and innovat
ランã‚ング
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https://www.intel.com/content/dam/develop/external/us/en/documents/the-compute-architecture-of-intel-processor-graphics-gen9-v1d0.pdf
ã€å¾Œè—¤å¼˜èŒ‚ã®Weekly海外ニュース】 AMDã¨NVIDIAã®æ¬¡æœŸGPUã‹ã‚‰å§‹ã¾ã‚‹ãƒ¡ãƒ¢ãƒªã®æŠ€è¡“改é©
Introduction to the Android Graphics Pipeline
ã€å¾Œè—¤å¼˜èŒ‚ã®Weekly海外ニュース】 Khronosã®æ¬¡æœŸã‚°ãƒ©ãƒ•ã‚£ãƒƒã‚¯ã‚¹API「Vulkanã€
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