TensorFlow 1.14.0 をWindows10にインストールしたときのトラブル対応方法 - Qiita
この記事は TensorFlowをWindows10にインストールしました。 かなり苦労したのでメモを残します。 ※2019/11/30 誤字を修正しました。 ※2020/04/19 リンクを修正しました。 環境 OS Windows10 Home Python 3.6.8 TensorFlow 1.14.0 CUDA 10.0 cuDNN v7.6.2 (July 22, 2019), for CUDA 10.0 numpy 1.16.4 GPU NVIDIA GeForce 940M（Windows8を10にアップグレードした機種なので古い型番です。） test.py の作成 正常動作確認に使用するファイルtest.pyを作成します。
Tegra K1もApple A8Xも圧倒する高性能へ――NVIDIA、世界初“1TFLOPS”モバイルプロセッサ「Tegra X1」
Tegra K1もApple A8Xも圧倒する高性能へ――NVIDIA、世界初“1TFLOPS”モバイルプロセッサ「Tegra X1」：タブレットからクルマの自動運転まで（1/2 ページ） Maxwell世代GPUで描画性能はTegra K1の約1.5～2倍に 2015 International CESの開幕を前にした1月4日（米国時間）、米NVIDIAは米ネバダ州ラスベガスで報道関係者向けの説明会を開催し、新モバイルプロセッサ「Tegra X1」（開発コード名：Erista）を発表した。 同社が現行GPUで採用する「Maxwell」アーキテクチャに対応し、モバイルプロセッサとしては初のTFLOPS（テラフロップス）級性能を実現する。製造プロセスルールは20ナノメートルだ。現時点でプロセッサの出荷時期や搭載製品の発売時期は公開されていない。
CUDAを使ってマンデルブロ集合の描画を3桁速くする方法 | 配電盤
追記：Mathematica 10で導入されたMandelbrotSetPlot[]は、GPUを使いませんがかなり速いです。この記事でやっていることは、以下のコードで再現できます。 追記：OpenCLの場合 描画が3桁速くなると、マンデルブロ集合をインタラクティブに楽しめるようになります。 はじめに 以前、Mathematicaでマンデルブロ集合を描く方法を紹介しました（「追悼、マンデルブロ博士」）。 Clear@f; f[c_] := f[c, 0., 0] f[_, _, 100] = -1; f[c_, z_, i_] := With[{x = z^2 + c}, If[2 < Abs@x, i, f[c, x, i + 1]]] DensityPlot[f[x + y I], {x, -2, 1}, {y, -1.5, 1.5}, PlotPoints -> 100] 描くのは確か
「Tegra K1」がiPhone 5sやNexus 5のプロセッサよりも優秀であることを示すベンチマーク結果が登場
グラフィックボード製造販売大手のNVIDIAは、次世代のモバイル端末用SoCとして192基のGPUコアを搭載した「Tegra K1」をすでに発表済みですが、そのベンチマーク結果が明らかになっています。どうやらTegra K1は現在販売中のハイスペックモバイル端末に使われているどんなSoCよりも高い性能を実現しているようです。 Nvidia Tegra K1 Benchmarks from Lenovo ThinkVision 28 http://www.tomshardware.com/news/lenovo-thinkvision-28-nvidia-tegra-k1-android,25733.html PC・モバイル端末に関するニュースメディアtom'sHARDWAREは、ラスベガスで行われた国際家電見本市CES 2014の会場で、Android OS内蔵の4K対応ディスプレイ「Le
2週間使い込んでわかったHaswell版MacBook Pro15とMavericksの実力 - 週刊アスキー
中身がガラリと変わった新型MacBook Pro 15 Retina（以下MBP15r）が手元に届いて二週間。毎日取材や打ち合わせで使うなかでだいたいの評価が見えてきた。ざっとレポートしていこう。 前提として、僕はこの1年仕事用メインマシンに旧MBP15rを使ってきた。毎日朝から晩まで、サブマシンはWindows8からAndroidタブレットまで色々使っていても、母艦は旧MBP15r。そういう意味で、リアルユーザーの新旧比較という目線だと思って頂ければ。 まず今回のアップデートはハードにしろOSにしろ、“地味だけど大事”的なアップデートだということ。MBP15rは外観こそまったく変わらないけれど、念願のHaswell搭載になり、Thunderboltも2倍速い上位規格“Thunderbolt2”に変わった。 Haswellは言うまでもなく省電力性に優れたインテルプラットフォームで、先行して
AndroidやLinuxが動く世界最小サイズのパソコンが4000円台で予約開始
一辺2インチ(約5センチ)の立方体で、Freescale社製の1.2GHzCPUであるi.MX 6を搭載、OSはAndroid 4.2.2またはLinuxが動作し、HDMI・S/PDIF・eSATA・GbE・USBなどのインターフェイスを搭載し、さらにWi-Fi・Bluetoothも内蔵可能で、IRも拡張可能な世界最小クラスのデスクトップパソコン「CuBox-iシリーズ」が、現在約45ドル(約4500円)から予約注文がスタートしています。 The CuBox i From SolidRun | The Litle Computer that can http://cubox-i.com/ Tiny $45 cubic mini-PC runs Android and Linux · LinuxGizmos.com http://linuxgizmos.com/tiny-cubic-min
東工大の松岡教授に聞いた「TSUBAME3.0」、そしてエクサへの道(前編)
日本のスパコン開発を牽引する東工大 松岡教授 東京工業大学(東工大)の松岡聡教授は、同大のTSUBAMEスパコンプロジェクトのリーダーであり、日本のスーパーコンピュータ(スパコン)開発を牽引するトップランナーの一人である。TSUBAME1.0はアクセラレータを搭載した日本初の大規模スパコンであり、2006年6月のTop500で7位にランクインしている。そして、TSUBAME2.0は2010年11月にTop500 4位と、Top10に入るシステムを構築してきた実績を持っている。 東工大のTSUBAMEはGPUアクセラレータを使うスパコン開発の先頭を走っており、その設計思想は、現在、Top500 1位の中国の天河2号にも大きな影響を与えている。 その松岡教授に、次世代のスパコン「TSUBAME3.0」、そして国家プロジェクトとして議論が始まっているエクサスケールシステムをどのようにするべきかを
約30ドルの超小型コンピュータ「Raspberry Pi」でスパコンを自作しよう - ZDNet Japan - Linkis.com
自作（DIY）コンピュータと言えば、おそらく多くの人が、超高性能のゲーム用コンピュータを組むことや、安価な部品を組み合わせて最低限の費用でPCを作ることをイメージするだろう。スーパーコンピュータを作ることなど、想像しないはずだ。しかし、考えてみるべきかもしれない。米ボイジー州立大学、電気・計算機工学科の博士課程の学生であるJoshua Kiepert氏は、「Raspberry Pi」（RPi）コンピュータを使って、2000ドル以下でミニスーパーコンピュータを作り出した。 RPiは、シングルボードのLinuxコンピュータだ。RPiはCPUに700MHzの「ARM11」プロセッサ、GPUに「VideoCore IV」を搭載している。Kiepert氏が使ったモデルBは、512 MバイトのRAMを持ち、2つのUSBポートと10/100 BaseTイーサネットポートが付いている。Kiepert氏はそ
ラップトップ、今は買っちゃダメ
Mac派でも、Windows派でも。 今使ってるラップトップが古くなってきたし、そろそろ買い換えようかなあという方。今は新しいコンピューターを買うには最悪のタイミングです。だってあと2ヵ月も待てば、今あるものよりはるかに良いものが買えるようになるんです。 もちろん、少し先伸ばししたら新しいものが出てくるってのは、今に始まったことじゃありません。でも今回は、いつもとはわけが違います。MacでもWindowsでも、その点では同じです。あとほんの数週間で、多くのラップトップに搭載されるIntelのCPU、GPUがいろんな意味で大幅アップグレードされるんです。Intelの新しいアーキテクチャ、Haswellには、以下に挙げるようないろんなメリットがあるんです。 1日中使ってもOKな電力効率 バッテリーライフが重要なのはスマートフォンだけじゃなく、ラップトップにおいても言えることです。特にタブレット
GPUミニノートN10Jcで仕事は出来るか (1/3)
NVIDIA GeForce 7900 GS搭載の愛機で歪みねぇ兄貴のHD動画をアップロード用に編集していたとき、いきなり画面がブラックアウトした。 どうも高負荷でドライブが吹っ飛んだようで、再起動するとBIOS上に赤々と「Error Occured」の文字が浮かぶ。その後スタートアップ修復も不可能との診断が。
WindowsのパスワードはGPUを25個使えば約6分から6時間で突破が可能、毎秒3500億通りもの総当たりが可能な方法とは？
一般的な企業で使用されているWindowsのパスコードを6時間以内に突破できるGPUクラスターを使用したクラッキングのシステムが開発された、とArs Technicaが報じています。 25-GPU cluster cracks every standard Windows password in 6 hours | Ars Technica http://arstechnica.com/security/2012/12/25-gpu-cluster-cracks-every-standard-windows-password-in-6-hours/" このシステムを開発したのはStricture Consulting Group社のCEOであるJeremi M Gosney氏で、ノルウェーのオスロで開催されたPasswords^12 conferenceにてその詳細を発表しました。 Gos
“3000”から“4000”へ進化した新世代Intel HD Graphicsの秘密！
“3000”から“4000”へ進化した新世代Intel HD Graphicsの秘密！：なるほど、こういうことか！（1/3 ページ） “Tick＋”の性能を“最適化済み”アプリケーションで体感！ インテルの第3世代インテルCoreプロセッサー・ファミリーの発売から2週間が過ぎた。この新しいCPUでは、22ナノメートルプロセスルールと 3Dトライゲートトランジスタ技術の採用により、省電力性は向上したが、CPUそのもののアーキテクチャは従来の第2世代Coreプロセッサー・ファミリーから大きく変わっていないこともあり、CPUの処理能力を測定するベンチマークテストではCPU関連のスコアに大きな変化は見られない。 しかし、その一方で、“Tick＋”とインテルが訴求するゆえんともいえる、大きく進化したグラフィックス機能は、PCゲームはもとより、多くのユーザーが利用するようになってきた“動画編集”“フル
下位モデル？ 買いモデル？ ──「GeForce GTX 670」の手ごろな性能を試す
GeForce GTX 670をシェーダユニットから見ていくと、まずCUDAコア数が1344基となっている。1536基だったGeForce GTX 680と比べると、192基の減少だ。テクスチャユニットの数も112基となり、128基だったGeForce GTX 680からは16基ほど減っている。一方、ROPユニット数は32基で変更はない。 GPUのコアクロックは、1GHzを切っている。ベースクロックが915MHzでBoostクロックは980MHzとしている。Boostクロックは自動でクロックアップする中で平均値的な値を示すとNVIDIAは説明しているので、実際のGPU Boostでは1GHzを超えることもありそうだが、ベースクロックとBoostクロックという2つの数値において、インパクトに欠ける印象は否めない。とはいえ、グラフィックスカードベンダーからはオーバークロックモデルが登場し、その
NVIDIA、Keplerベースの「GeForce GTX 670」 - CUDAコア1344基版のGK104コア
NVIDIA、Keplerベースの「GeForce GTX 670」 - CUDAコア1344基版のGK104コア 米NVIDIAは10日(現地時間)、Keplerアーキテクチャをベースとしたデスクトップ向け新GPU「GeForce GTX 670」を発表した。GeForce GTX 680と同GTX 690に続くGK104コア採用と見られる高性能GPUであり、GTX 680が採用しているKepler GPUの機能はすべて引き継ぎつつ、電力やコスト面でのメリットを強めた。主要ベンダーらによるカード製品の発売が即日はじまり、米国市場におけるカード製品の価格は399ドル。 主なリファレンス仕様は、製造プロセスが28nmでトランジスタ数が35.4億個、ダイサイズが294平方mm。CUDA Core(SP数)が1344基、ROP数は32基、テクスチャユニット数は112基。GPUクロックが915MH
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【笠原一輝のユビキタス情報局】 GPU市場に地殻変動をもたらすIntelの第4世代Coreプロセッサ
Engadget | Technology News & Reviews
NVIDIAがTegra 4を発表。72個のGPUコア、クアッドコアCortex-A15 CPUを搭載し、高性能・省電力を実現
GeForce GTX 670ベンチマークレビュー