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。
マンデルブロ集合をOpenCLで描く（Mathematica） | 配電盤
CUDAを使ってマンデルブロ集合の描画を3桁速くする方法を以前紹介したのですが、同じことをOpenCLでやってみます。NVIDIAのGPUを搭載していないノートPCを使うことが多くなった自分用のメモでもあります。書き換え方は、OpenCLLink プログラミングで紹介されています。 書き換えたコードは以下の通りです（RSSリーダーでは表示されないかもしれません）。 最初に作成したコードをCore i7-3612QM 2.1GHz上で実行するのと比べて、ここで作成したコードをIntel HD Graphics 4000上で実行すると、3桁くらい速くなります。 Manipulateを使ってインタラクティブに描くコードは以下の通りです（RSSリーダーでは表示されないかもしれません）。 似たような話がMathematicaのマニュアルにも載っていますが、ここで書いたコードなら、描画の中心もインタラ
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
NVIDIAがGPUコア192基搭載の次世代モバイルSoC「Tegra K1」を発表
1月7日から始まる2014 International CESに先駆けてNVIDIAがプレス向けイベントを開催、その中で次世代モバイルSoCのTegra K1を発表しました。 The Tegra K1 Supercomputing Mobile Processor | NVIDIA Tegra | NVIDIA http://www.nvidia.com/object/tegra-k1.html Tegra K1は、Tegraのロードマップの中で「Logan」というコードネームで知られていたもので、Keplerアーキテクチャを採用。PC向けゲームがモバイル端末で動かせるほどのパワフルなチップで、Unreal Engine 4にも対応しています。 実際に公開されているTegra K1＋Unreal Engine 4のデモがこちら。 NVIDIA Tegra K1 Demo: Unreal E
米NVIDIAのCEOが絶賛する“日本のCUDA”
エヌビディア ジャパンは、12月1日に「GPU コンピューティング 2010 Winter」を開催、基調講演で米NVIDIA CEOのジェンスン・ファン氏がCUDAについて訴求した。 「グラフィックスではなく汎用のGPUコンピューティングに注目していく」と述べた米NVIDIA CEOのジェンスン・ファン氏による基調講演の内容は、2010年9月に米国で行われた「GPU Technology Conference」の同氏による基調講演とほぼ共通した。CUDA環境で開発されたGPUコンピューティングは、自動車産業、建築、インテリアでにおけるデザインシミュレーションや、流体シミュレーション結果のリアルタイム表示、医薬品開発、天体運動シミュレーション、そして天気予報に用いる大気シミュレーションなど、高度な並列演算処理を必要とする領域で広く使われている。 このケーススタディとして、東京工業大学 学術国
さすがカン＆クリ！ ブッ飛んでるね！──「GeForce GTX 680」で“Keplerの主張”を確かめる
さすがカン＆クリ！ ブッ飛んでるね！──「GeForce GTX 680」で“Keplerの主張”を確かめる：イマドキのイタモノ（1/3 ページ） 新アーキテクチャ「Kepler」を採用したハイエンドGPU GeForce GTX 680は従来の“Fermi”世代から大きく進化した。まず、Fermi世代のGPUが40ナノメートルプロセスルールを採用していたが、これが、より微細な28ナノメートルプロセスルールになった。さらに、Fermi世代以前のGPUが、PCI Express 2.0までの対応だったのが、PCI Express 3.0に対応した。そして、新しいアーキテクチャ「Kepler」を採用して、その性能が従来比2倍と大幅に向上した。 従来の“Fermi”アーキテクチャでは、32基のCUDAコアによってSM(Streaming Multiprocessor)を構成していた。これに対し、
大解説！ 新世代GPU“Kepler”が性能2倍で省電力の理由
大解説！ 新世代GPU“Kepler”が性能2倍で省電力の理由：KeplerでGPUが動く時代に（1/4 ページ） NVIDIAの新世代GPUアーキテクチャ“Kepler”が登場。発表当初、その急激な性能向上と消費電力削減が話題となったが、果たしてそれは実現できたのだろうか？ 大きく変化したSMとCUDAコア NVIDIAは、開発コード名“Kepler”と呼んできた次世代アーキテクチャGPU「GeForce 600」シリーズを発表した。同社は、Keplerアーキテクチャの開発において「消費電力あたりのパフォーマンス」の向上を最も重視し、デスクトップPC向けGPUで最上位モデルとなる「GeForce GTX 680」では、消費電力あたりのパフォーマンスを、従来のシングルGPUで最上位モデルだったGeForce GTX 580と比べて2倍まで向上させた。 消費電力あたりのパフォーマンスが向上し
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IS01用の動画変換 - アキバ戦線異臭アリ！
IS01でとりあえず再生できる動画の作り方をメモ。 私が使っているのはMediaCoderってやつ。 http://www.mediacoderhq.com/ フリーソフトながらCUDAに対応してるし（うちのVAIOはドライバが古いからだめだった）、64bit版もあるので、それなりに速いと思われる。 ただし設定が面倒です。 とりあえず、H.264/AACのMP4ファイルなら再生できるようです。 ただし、プロファイルはBaselineで、Levelは3.0までみたいです。 MediaCoderだと、エンコードエンジンによってはデフォルト値が4.0になってるので注意です。 とりあえず私が常用するであろう設定画面を晒しておくので参考にしてくだされ。 ビットレートはもっと落とした方が良いかも･･･。 Pictureのところは多少好きにいじっても大丈夫だと思います。
高校生のための NVIDIA CUDA サマーキャンプ 2012 8/30 thu. | NVIDIA
CUDA Zone CUDA® is a parallel computing platform and programming model developed by NVIDIA for general computing on graphical processing units (GPUs). With CUDA, developers are able to dramatically speed up computing applications by harnessing the power of GPUs. In GPU-accelerated applications, the sequential part of the workload runs on the CPU – which is optimized for single-threaded performance
CIAも採用したCUDA対応動画高画質化ソフト「vReveal」を試す
3月24日(米国時間)発売 価格：49.95ドル 今回紹介するMotionDSPが開発した「vReveal」は、携帯電話クラスのカメラで撮影された動画の画質を劇的に高画質化させるコンシューマ向けソフトだ。コンシューマ向けといっても、CIAにも採用された高度な技術を基盤としており、NVIDIAのGPUによるアクセラレーションにも対応するという特徴のあるソフトだ。 MotionDSPの技術が最初にコンシューマ向け製品として公開されたのは2007年のDEMOにおいてだ。米国カリフォルニアで年2回行なわれるこのイベントは、ベンチャー企業などが製品化を前提に開発した技術やサービスなどを初披露する場で、PC Watchでも過去数年にわたってそのレビューをお伝えしている。 そのときMotionDSPが発表したのは、製品ではなくサービスだが、「FixMyMovie」というビデオ共有サイトで、ここに動画をア
NVIDIA、モバイル向けGPU「GeForce 100M」シリーズを発表 | パソコン | マイコミジャーナル
NVIDIAはメインストリーム・ノートブック向けGPU「GeForce 100M」シリーズを発表した。最上位に「GeForce GT 130M」、その下に「GeForce G110M」「GeForce G105M」がラインナップされている。 GeForce 100MシリーズはDirectX 10およびOpenGL 2.1に対応したGPU。インタフェースはPCI Express 2.0。GeForce GT 130Mは、ストリームプロセッサが32基、コアクロックが1500MHz、メモリがDDR2で500MHz、DDR3で800MHzとされる。メモリの接続バス幅は128bitで最大容量は1GB。 GeForce G110MおよびG105Mは、ストリームプロセッサがそれぞれ16基と8基、コアクロックは1000MHzと1600MHz、メモリはどちらも64bit接続、DDR2で500MHz、DDR3
東工大、世界初のGPU採用スパコンに進化した「TSUBAME 1.2」を解説
東工大、世界初のGPU採用スパコンに進化した「TSUBAME 1.2」を解説 ～NVIDIA CEOフアン氏は特別講演を実施 12月2日 開催 米NVIDIAの創業者兼最高経営責任者(CEO)であるジェンスン・フアン氏が2日来日し、東京工業大学の講堂で学生に向けて「エンジニアの未来を語ろう」と題した講演を行なった。 今回、フアン氏が講演したのは、同校が運営するスーパーコンピュータ「TSUBAME」がこの11月に、世界最大規模となる680基のTeslaを組み込こむことアップグレードされ、77.48TFLOPSというピーク性能を実現するに至ったことが関係している。講演に先立って、Tesla採用の経緯についての記者説明会が行なわれたので、まずはその内容からお伝えする。 ●GPUによるアクセラレーションを用いた初のスパコン 2006年4月に運用が始まったTSUBAMEは、デュアルコアOpteron
後藤弘茂のWeekly海外ニュース - NVIDIAの1TFLOPS GPU 「GeForce GTX 280」がついに登場
■後藤弘茂のWeekly海外ニュース■ NVIDIAの1TFLOPS GPU 「GeForce GTX 280」がついに登場 ●GPUコンピューティング用Tesla T10Pでは1TFLOPS NVIDIAが、新たなハイエンドGPU「GeForce GTX 200(GT200)」シリーズを発表した。GT200アーキテクチャの最大の特徴は、1TFLOPSの浮動小数点演算(単精度)パフォーマンスを達成すること。グラフィクス製品「GeForce GTX 280」は1TFLOPSを切るが、同じチップを使うGPUコンピューティング向け製品「Tesla(テスラ) T10P」プロセッサは1.5GHz動作で1TFLOPSを超える。1Uラックに4TFLOPSが収まる。スーパーコンピュータの世界だったTFLOPSレベルパフォーマンスに、フルプログラマブルGPUがついに到達した。 GT200は、アーキテクチャ的
「GPGPUを身近にしたTeslaは8086登場に匹敵する革命」、NVIDIA － ＠IT
「単に速くなるだけではない。重要なのは、これまで不可能だったことが可能になるということだ」。グラフィック処理向けに設計されたGPUを汎用のHPC向け計算処理ハードウェアとして利用する「GPGPU」（General Purpose GPU）の効用について、こう説明するのは米NVIDIAでシニア・プロダクト・マネージャーを務めるスミット・グプタ（Sumit Gupta）氏だ。2008年7月23日に都内で開いたメディア向け説明会の場で同氏は、6月17日に発表されたばかりの同社のGPGPU製品「Tesla」シリーズの第2世代製品「Tesla 10」（T10）と、徐々に採用が進むGPUを利用したHPCの事例について説明した。 リアルタイムにユーザーからの入力を受け付けるなど、予測不可能な事態にうまく対処できるシリアル処理を基本とするのがCPU。これに対し、GPUは与えられたデータを大量に並列化して演
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【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 将来のTegraに25,000個のCUDAプロセッサの搭載を目指すNVIDIA
http://japan.internet.com/linuxtoday/20100309/5.html?rss
【西川和久の不定期コラム】 GPGPU/CUDAで快適動画編集入門
GPGPUのキラーアプリケーションは「グラフィックス」 － ＠IT