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    aoven
    aoven Radeonはどうなることやら

    2024/06/11 リンク

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    misshiki
    misshiki “OpenCLでも良かったはずなのですが、たまたまAlexNetがCUDAを採用していたため、「ニューラルネットの高速化にはCUDAを使うべし」という情報が研究者の間に瞬く間に広まってしまったのです。”

    2024/06/10 リンク

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    ototoi
    ototoi いや2012より前、NVIDIAはOpenCL 1.1までしか対応させなかったんだよ。OpenCL 1.2以降じゃないと分割コンパイルすらできないもんで、大きな規模の演算をさせるが難しかった。またOpenCLに比べ、CUDAは開発環境が成熟していた。

    2024/06/10 リンク

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    mn_kun
    mn_kun 今はCUDA以外にもAMDのやつやAPPLEのMETALとかもあって、HIPとかあって状況変わってきてる

    2024/06/10 リンク

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    n_vermillion
    n_vermillion CUDAはインテルコンパイラとの連携した辺りで頭一つ抜けた感あった。HPCではAMDのボードの存在感はなくopenCLよりCUDAの方がコードの移植も楽で、ベンチの結果自体が成果になっていた。結果nVIDIAにロックされるわけだが…。

    2024/06/09 リンク

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    sechs
    sechs 学習はnVidia最強。推論部分はnVidiaへの総力をあげた反抗が始まったと理解。さて人工知能分野はどこが勝つか見もの。

    2024/06/09 リンク

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    tettekete37564
    tettekete37564 なるほどねえ。GPUの科学計算利用に全然詳しくなかったから勉強になった。

    2024/06/09 リンク

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    hasiduki
    hasiduki Xeon Phiで遊んでたら突然終了とか言われた悲しい記憶!!!!!!!

    2024/06/09 リンク

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    y_hirano
    y_hirano DirectXなどのグラフィック用のプラットフォームと、CUDAのような並列コンピューティングのプラットフォームが一緒くたになってる。/OpenCLが主流になりそうな感じって当時あったかな。CUDAの方がずっと使われてた印象。

    2024/06/09 リンク

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    kei_1010
    kei_1010 “MetalやCUDAのようなレイヤーを使って開発者たちが最適化をする時代は終わり、デバイス上のNPUの上でニューラルネットを効率良く動かすためのAPIをOSベンダー(MicrosoftとApple)が提供” あかん。意味がわからん。

    2024/06/09 リンク

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