Ubuntu 12.04ã«CUDA 4.2をインストールã—ãŸæ™‚ã®ãƒ¡ãƒ¢ - irieã‚ã‚‚
ã„ã¤ã®é–“ã«ã‹ Ubuntuã‚’12.04 㨠CUDA 4.2 ãŒæ£å¼ãƒªãƒªãƒ¼ã‚¹ã•ã‚Œã¦ã„ãŸã®ã§ã€ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ã—ã¾ã—ãŸã€‚ インストールã¯ä»¥ä¸‹ã®é †åºã§è¡Œã„ã¾ã™ã€‚ Ubuntu 12.04 NVIDIA製ディスプレイドライムCUDA Toolkit 4.2 GPU Computing SDK 4.2 サンプルプãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã®ã‚³ãƒ³ãƒ‘イルã«å¿…è¦ãªãƒ©ã‚¤ãƒ–ãƒ©ãƒªç‰ GPU Computing SDK ã¯ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«å¾Œã«ä¿®æ£ã™ã‚‹å¿…è¦ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚CUDA Toolkit ã‚‚ 4.1 ã§ã¯ä¿®æ£ãŒå¿…è¦ã§ã—ãŸï¼ˆUbuntu 12.04ã«CUDA 4.1をインストールã—ãŸæ™‚ã®ãƒ¡ãƒ¢ - irieã‚も）ãŒã€4.2 ã§ã¯ãã®ã¾ã¾ã§OKã§ã™ã€‚ Ubuntu 12.04 インストール方法ã¯ã„ã‚ã„ã‚ãªã¨ã“ã‚ã«æ›¸ã‹ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã®ã§ã€ã“ã“ã§ã¯çœç•¥ã—ã¾ã™ã€‚使用ã™ã‚‹PC㌠Core i7 CPU + メインメモリー 16GiB ã¨ã„ã†ã“ã¨ã§ã€64
Core i7ã®ã‚¢ãƒ¼ã‚テクãƒãƒ£å¾¹åº•åˆ†æž
ã€é€£è¼‰ç§»ç±ã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›ã€‘ DOS/V POWER REPORTã¯2024年冬å·ã‚’ã‚‚ã£ã¦ä¼‘刊ã—ã¾ã—ãŸã€‚以下ã®é€£è¼‰ã¯æŽ²è¼‰ã®å ´ã‚’AKIBA PC Hotline!（https://akiba-pc.watch.impress.co.jp/）ã«ç§»ã—ã¦ç¶™ç¶šä¸ã§ã™ã€‚よりã„ã£ãã†ãƒ‘ワーアップã—ãŸå†…容ã«ã‚‚ã”期待ãã ã•ã„。 ＜新装連載ä¸ï¼(2024å¹´7月ç¾åœ¨)＞ GPU Round-Robin Benchmark https://akiba-pc.watch.impress.co.jp/backno/special/gpu_benchmark/ VIDEO CARD LABORATORY https://akiba-pc.watch.impress.co.jp/backno/special/videocard_lab/ 最新自作計画（※竹内亮介ã®ã‚ªãƒ¬ã«PCケースを使ã‚ã›ã‚ï¼ã¨åˆä½µï¼‰ https://akiba
PS3ã¨ç¾è¡ŒPCã®å¸¯åŸŸå¹…ã«ã¤ã„ã¦æ¯”較ã—ã¦ã¿ãŸ - ã¶ã£ã¡ã‚ƒã‘雑感帳
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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 ¼æƒ…å ±ã®ç™»éŒ²ãŒã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“ ä¾¡æ ¼æŽ¨ç§»ã‚°ãƒ©ãƒ• ãŠæ°—ã«å…¥ã‚Šè£½å“ã«ç™»éŒ²ã™ã‚‹ã¨ã€ä¾¡æ ¼ãŒæŽ²è¼‰ã•ã‚ŒãŸæ™‚ã«ãƒ¡ãƒ¼ãƒ«ã‚„Myページã§ãŠçŸ¥ã‚‰ã›ã„ãŸã—ã¾ã™ ä¾¡æ ¼å¸¯ï¼šÂ¥â€•ï½žÂ¥â€• (―店
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Compute Capability 3.5 ãªæ¼”算ユニットを手ã«å…¥ã‚ŒãŸ – æ—¥æ›œç ”ç©¶å®¤
ã¨ã„ã£ã¦ã‚‚GeForce GTX TITANã§ã‚‚GTX 780ã§ã‚‚ãªãã€ã‚‚ã¡ã‚ã‚“ãƒã‚«é«˜ã„Tesla K20ã§ã‚‚ãªã„。 GeForce GT 640ã§ã‚る。 GTX 690ã‚„GTX 770ã•ãˆå¯¾å¿œã—ã¦ã„ãªã„CC3.5ã«ãªãœã‹GT 640ãŒå¯¾å¿œã—ã¦ã‚‹ã®ã§ã‚る。 ãŸã ã—GT 640ãªã‚‰å…¨éƒ¨å¯¾å¿œã—ã¦ã‚‹ã‚ã‘ã§ã¯ãªã„。 新コアæ載å“ã ã‘ã§ã‚る。 何も考ãˆãšã«è²·ã£ãŸã‚‰CC3.5éžå¯¾å¿œã®ã‚‚ã®ã‚’掴むå¯èƒ½æ€§ãŒé«˜ã„。 今回ã¯è²·ã£ãŸã®ã¯Palitã®NE5T6400HD06-2081F。 ドスパラã§7,950円ã ã£ãŸã€‚ 基æ¿ã®ã‚µã‚¤ã‚ºè‡ªä½“ã¯ãƒãƒ¼ãƒ—ãƒå¯¾å¿œã ã‘ã©ã€ãƒãƒ¼ãƒ—ãƒãƒ–ラケットãŒä»˜å±žã—ã¦ãªã„ã®ã§æ³¨æ„。 一般的ãªã‚³ãƒã‚¯ã‚¿é…ç½®ãªã®ã§ä»–ã®ã‚°ãƒ©ãƒœã®ãƒãƒ¼ãƒ—ãƒãƒ–ラケットãŒæµç”¨ã§ãã‚‹ã‹ã‚‚。 今回ã¯WinFast GT520 1024MBã®ãƒãƒ¼ãƒ—ãƒãƒ–ラケットをæµç”¨ã—ãŸã€‚ 上ã¯WinFast GT520 1024MB。 カード長ã¯åŒã˜
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
CUDA C++ Programming Guide
CUDA C++ Programming Guide The programming guide to the CUDA model and interface. Changes from Version 12.5 Added sections Atomic accesses & synchronization primitives and Memcpy()/Memset() Behavior With Unified Memory. Added section Encoding a Tensor Map on Device. 1. Introductionïƒ 1.1. The Benefits of Using GPUsïƒ The Graphics Processing Unit (GPU)1 provides much higher instruction throughput and
GPUDirect RDMA
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
GPUã¸ã®MapReduceã®é©ç”¨ã«é–¢ã™ã‚‹èª¿æŸ» - nishio-dens's diary
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OpenCLマスターã¸ã®é“ - ATI Stream SDK ç·¨ 第å…話
今回ã¯ã€ã‚µãƒ³ãƒ—ルソースを 64bit 版ã®Win32 コンソールアプリケーションã¨ã—ã¦ãƒ“ルドã—ã¦ã¿ã‚‹ã€‚ å‚考ã«ã—ãŸãƒ‰ã‚ュメントã¯ã€â€ATI Stream SDK OpenCLâ„¢ Programming Guide (v1.0) [PDF 900 KB]†ã“ã®ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã«ã¯ã€ä»¥ä¸‹ã®æ‰‹é †ã§ ãŸã©ã‚Šã¤ã‘る。 「スタートã€ãƒ¡ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ã‹ã‚‰ã€Œã™ã¹ã¦ã®ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã€ï¼ã€ŒATI Stream SDK v2ã€ï¼ã€ŒATI Stream SDK Documentationã€ã‚’é¸æŠžã™ã‚‹ã¨ã€ãƒ–ラウザã§ã€ã€ŒATI Stream SDK v2.01 Documentationã€ã®ãƒšãƒ¼ã‚¸ãŒé–‹ã。開ã„ãŸãƒšãƒ¼ã‚¸ã®ãƒªã‚¹ãƒˆä¸ã«ä¸Šè¨˜ãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ãŒã‚る。 Visual C++ 2008 Express Edition ã‚’èµ·å‹•ã™ã‚‹ã€‚ 「ファイルã€ãƒ¡ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ã‹ã‚‰ã€Œæ–°è¦ä½œæˆã€ï¼ã€Œãƒ—ãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆã€ã‚’é¸æŠžã€‚ 「プãƒã‚¸ã‚§ã‚¯ãƒˆã®ç¨®é¡žã€ã‹ã‚‰ã€ŒWin32ã€ã‚’é¸æŠž
.NETã§ãƒžãƒ³ãƒ‡ãƒ«ãƒ–ãƒé›†åˆã‚’æã（番外編）
先日ビデオカードを買ã„ã¾ã—ãŸã€‚GPUã«AMD Radeon HD5670ã‚’ç©ã‚“ã マルãƒãƒ‡ã‚£ã‚¹ãƒ—レイ対応ã§ã€ãƒžãƒ‹ãƒ¥ã‚¢ãƒ«é–‹ã„ãŸã¾ã¾ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ãŒæ›¸ã‘ã¦é‡å®ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚僕ã¯3Dãƒã‚ãƒã‚ã®ã‚²ãƒ¼ãƒ やらãªã„ã—ã€ã‚°ãƒ©ãƒ•ã‚£ã‚¯ã‚¹ã«ã¯ç–Žã絵心皆無ãªã®ã§ã‚°ãƒ©ãƒ•ã‚£ã‚¯ã‚¹ã‚’多用ã—ãŸã‚¢ãƒ—リケーションも書ãã¾ã›ã‚“（DirectXãªã‚“ã‹é¢ç™½ãã†ãªã‚“ã§ã™ã‘ã©ã）。ãªã®ã§æ™®æ®µã¯ã›ã£ã‹ãã®GPUãŒã‚¢ã‚¯ãƒ“ã—ã¦ã¾ã™ã€‚HD5670ã«ã¯ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒžãƒ–ルシェーダーã€ã‚ˆã†ã¯å°ã•ãªCPUãŒ400基も詰ã‚è¾¼ã¾ã‚Œã¦ã„るらã—ã„ã®ã§ã™ãŒã€ãªã‚“ã¨ã‚‚MOTTAINAI。 ヒマをæŒã¦ä½™ã—ã¦ã„るよã†ã™ã®GPUã«ä»•äº‹ã‚’ã•ã›ã‚ˆã†ã¨ã€OpenCLã§éŠã‚“ã§ã¿ã¾ã—ãŸã€‚本稿ã§ã¯OpenCL C++ Bindingã«ã‚ˆã‚‹ãƒžãƒ³ãƒ‡ãƒ«ãƒ–ãƒé›†åˆã®è¨ˆç®—を試ã¿ã¾ã™ã€‚ OpenCL GPUã®è¨ˆç®—性能ã¯å½“然ã®ã“ã¨ãªãŒã‚‰ã‚°ãƒ©ãƒ•ã‚£ã‚¯ã‚¹è¨ˆç®—（ãã®ã»ã¨ã‚“ã©ãŒãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ«ã¨è¡Œåˆ—演算）ã«ä½¿ã‚ã‚Œã¦ã„ã‚‹ã®ã§ã™ãŒã€ã“
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アソシエーション分æž(1)
アソシエーション分æž(associations analysis)ã¯ã€ç™¾è²¨åº—や店舗ãªã©ã§é›†ã‚ã¦ã„る表1ã®ã‚ˆã†ãªãƒˆãƒ©ãƒ³ã‚¶ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒ³ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’活用ã™ã‚‹ãŸã‚ã«ã€ãƒã‚¹ã‚±ãƒƒãƒˆã®ä¸ã®å•†å“é–“ã®é–¢é€£æ€§ã«ã¤ã„ã¦åˆ†æžã‚’è¡Œã†æ–¹æ³•ã§ã‚る。アソシエーション分æžã¯ã€è¡¨1ã«ç¤ºã™ã‚ˆã†ãªã€ãƒˆãƒ©ãƒ³ã‚¶ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒ³ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‹ã‚‰ã€é »å‡ºã™ã‚‹ã‚¢ã‚¤ãƒ†ãƒ ã®çµ„ã¿åˆã‚ã›ã®è¦å‰‡ã‚’æ¼ã‚Œãªã抽出ã—ã€ãã®ä¸ã‹ã‚‰èˆˆå‘³æ·±ã„çµæžœã‚’探ã—出ã™ã“ã¨ã‚’主ãªç›®çš„ã¨ã™ã‚‹ã€‚ アソシエーション分æžã¯ã€1990年代åˆã‚ã«è‹±å›½ã®æœ‰åŠ›ç™¾è²¨åº—マークス＆スペンサーã®åº—舗ã§é›†ã‚ã¦ã„るデータã®æ´»ç”¨ã«é–¢ã—ã¦ç›¸è«‡ã‚’å—ã‘ãŸã“ã¨ã‚’ãã£ã‹ã‘ã¨ã—ã¦ã€IBMç ”ç©¶æ‰€ãŒç ”究を始ã‚ã€Apriori(アプリオリ)ã¨ã„ã†ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ を開発ã—ãŸã¨è¨€ã‚ã‚Œã¦ã„る。Aprioriアルゴリズムã¯ã€å·¨å¤§ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒ™ãƒ¼ã‚¹ã‹ã‚‰ã‚¢ã‚½ã‚·ã‚¨ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ãƒ«ãƒ¼ãƒ«(associations rules)を抽出ã™ã‚‹ã“ã¨ã‚’実ç¾ã—ã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãƒžã‚¤ãƒ³ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã®å®Ÿç”¨
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追記: 以下ã®å†…容ã¯æ—¢ã«å¤ã„。 OpenCLã®ã‚µãƒãƒ¼ãƒˆçŠ¶æ³ã¯å½“時よりã ã„ã¶å‘上ã—ã¦ããŸã¨è¨€ãˆã‚‹ã€‚ http://wiki.monaos.org/index.php?.mjt/mosh/OpenCL OpenCL実装ã¯1.0実装ã¨1.1実装ãŒæ··åœ¨ã—ã¦ã„ã‚‹ã®ãŒç¾çŠ¶ã¨è¨€ãˆã‚‹ã€‚今ã®ã¨ã“ã‚ã€OpenCLã¯å®Œå…¨ãªã‚¯ãƒã‚¹ãƒ—ラットフォームを実ç¾ã§ãる状æ³ã§ã¯ãªãã€(ç¾çŠ¶ã®OpenGLã®ã‚ˆã†ã«)パフォーマンスを追求ã™ã‚‹ãªã‚‰ãƒ™ãƒ³ãƒ€å›ºæœ‰ã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’ã„ãã¤ã‹è¿½åŠ ã™ã‚‹å¿…è¦ãŒã‚ã‚‹ã ã‚ã†ã€‚ 試ã™ãªã‚‰ MacOS Xãªã‚‰Appleã®å®Ÿè£…一択。(Mac版CUDA toolkitã¯OpenCLã‚’æŒã£ã¦ã„ãªã„) nVidiaã®CUDA対応GPUã‚’æŒã£ã¦ã„ã‚‹ãªã‚‰CUDA toolkit。åå‰ã¯CUDA toolkitã ãŒOpenCLもサãƒãƒ¼ãƒˆã—ã¦ã„る。機能豊富。CUDA toolkitã¯GPU上ã§ã—ã‹å®Ÿè¡Œã§ããªã„ã®ã§ã€å¿…è¦ã«å¿œã˜ã¦
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
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http://papix.hateblo.jp/entry/2012/11/06/185857
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