仮眠プログラマーのつぶやき : UnityでGPGPU応用編 バイトニックソートを高速化
2020年07月13日12:44 カテゴリUnityGPGPU UnityでGPGPU応用編 バイトニックソートを高速化 バイトニックソート(Bitonic Sort)の概要バイトニックソート(Bitonic Sort)は主にGPU等の並列計算器でソートを実装しようとするときに使われるソートである。 計算量のオーダーはO(n log^2 n)であり、クイックソートのO(n log n)には負けるものの並列化による高速化が勝るという感じなのでいろんなところに使われている。 対象読者キーワード「GPU」「バイトニックソート」で検索してこの記事にたどり着いただろう方が対象。 この記事では ・バイトニックソートでなぜソートできるか ・どうやったら高速化できるか という点について重点的に書いている。 高速化については OpenCLでバイトニックソートを実装している海外サイト をパクリ参考にした。 こ
Preferred Networksが解説 GPUを1024台並列させつつ、高精度な分散深層学習が実現できた理由
2018年3月29日、株式会社サイバーエージェントが主催するイベント「春の機械学習祭り 〜Data Engineering & Data Analysis WS#4〜」が開催されました。サイバーエージェントのデータ分析基盤とデータ活用、およびそれらの技術を共有する本イベントでは、秋葉原ラボ所属メンバーを中心に基盤と分析について具体的かつ実践的な技術を紹介します。プレゼンテーション「大規模分散深層学習とChainerMNの進歩と課題」では、ディープラーニングのフレームワークChainerを開発する株式会社Preferred Networksの秋葉拓哉氏が登場。分散機械学習の仕組みや現在の潮流について語ります。 オープンソースのDeep Learning Framework「Chainer」 秋葉拓哉氏（以下、秋葉）：ChainerとChainerMNについても少し紹介したいと思います。時間が
ChainerMN による分散深層学習の性能について - Preferred Networks Research & Development
米サンフランシスコで開催された「Deep Learning Summit 2017」にて、PFN は Chainer のマルチノードでの分散学習対応への取り組みについて発表しました。本記事では、その発表について詳しく説明していきます。 分散深層学習の重要性と現状 GPU の性能は継続的に向上していますが、より大きなデータを活用してより精度の高いモデルを実現するために、深層学習で使われるモデルのパラメータ数や計算量も増大しています。そのため、現在でも、Chainer を含む一般的なフレームワークを用いた標準的な学習では 1 週間以上かかってしまうようなユースケースが少なくありません。より大規模なデータを扱ったり、試行錯誤のイテレーションを効率化するために、複数の GPU を連携させ学習を高速化させることは重要な課題です。そこで、我々は Chainer にマルチノードでの分散学習の機能を追加す
GPGPUでオイル時計のシミュレーションを作ってみた – EL-EMENT blog
最近の投稿 サイトを新しくしました Unityでスクリプトを使わずに流体を計算する PHPでオンライン対戦できるリバーシを作ってみた ハル研究所プログラミングコンテスト2018に参加しました ワイヤーアクションゲームを作りました 最近のコメントリバーシAIを作ってみた に yukari よりPHPでオンライン対戦できるリバーシを作ってみた に 白丸 よりリバーシAIを作ってみた に taguchi よりPHPでオンライン対戦できるリバーシを作ってみた に ああ亜 よりリバーシAIを作ってみた に Yoka よりアーカイブ 2021年6月 2018年12月 2018年11月 2018年10月 2018年9月 2018年6月 2018年5月 2018年2月 2018年1月 2017年12月 2017年11月 2017年8月 2017年3月 2017年2月 2016年12月 2016年8月 20
GPU-accelerated, biased 3D renderer | Redshift by Maxon
Redshift 3.6.02 adds cross hatching and additional Tonemap Pattern controls, as well as control over the effect of individual lights on toon diffuse, reflection and rim lighting. With Volume Padding, users can displace smoke, fire and other volumes beyond the Pyro, VDB or Volume Builder bounding box. Additive blending on the incandescent node allows for great X-ray effects on meshes and particles.
PROJECT OFFSET
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GPUを用いたSSLリバースプロキシの実装について - ゆううきブログ
近年，汎用計算の高速化のためのアクセラレータとして注目されているGPUを，ネットワーク処理に適用する一環として，サーバサイドのSSL処理に注目した論文を読んだので，内容を軽く紹介します． SSLShader - GPU-accelerated SSL Proxy SSLShader SSLShader: Cheap SSL acceleration with commodity processors Proceedings of the 8th USENIX conference on Networked systems design and implementation 2011 なお，評価に使われた実装の一部のソースコードが公開されています． http://shader.kaist.edu/sslshader/libgpucrypto/ 紹介 背景 SSL(Secure Socket
GPU Pro 2
While writing this I am holding a copy of GPU Pro 2 in my hands ... I can't let it go, it is too beautiful :-) Head over to amazon.com to buy a copy. Table of Content Acknowledgements About the Section Editors About the Authors Section 1 Geometry Manipulation 1.1 Terrain and Ocean Rendering with Hardware Tesselation by Xavier Bonaventura 1.2 Practical and Realistic Facial Wrinkles Animation by Jor
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わたし的棚ぼた一万円選書 急に千葉さんに手渡された封筒、開けてみたら1万円札が1枚。何ごとかと思えば、同期の出張を代わったお礼をもらったらしい。 「葵はワンオペで育児してくれたから」と半分わけてくれました。 泡銭の1万円 これはもう、わたし的1万円選書をしろという思し召しなのでは……
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fuopy on Twitter: "Linux running in a shader! By _pi_! Check it out!! (5x speed of Linux running in a fragment shader emulating RISC-V… https://t.co/sqPZF2RA6V"
みきしぃ on Twitter: "ディープラーニングをシェーダーで実装するのは学習方法として正解だった どの辺で値が発散してるのかとか簡単に視覚化できるし プリミティブな関数を組み合わせて実装するしかないので 発生している問題に対して既存のアルゴリズムがどういった… https://t.co/a33uuDjEmr"
【GTC 2017】NVIDIA、FP32で演算するCNNをINT8に変換して性能を2.5～3倍に引き上げるアルゴリズムを開発 / 「8-Bit Inference with TensorRT」。推論は同等の正確性 #GTC17
【GTC 2017】トヨタが将来発売する自動運転車にNVIDIAのAIコンピュータ「DRIVE PX」を採用 / NVIDIA 創設者兼CEO ジェンスン・フアン氏の基調講演で、Xavier搭載と紹介 #GTC17
NVIDIA、Voltaアーキテクチャ採用5,120 CUDAコア/210億トランジスタの新GPU「Tesla V100」 ～Tensor Core搭載で深層学習能力は120TFLOPS
PFIセミナー2015/12/3: More Modern GPU
GPU上でのNLP向け深層学習の実装について
JavaがGPU対応のプロジェクトを開始 － Publickey Topics
【レポート】CEDEC 2006 - CellプロセッサをGPU的に活用することができるのか (1) Cellの可能性を探る | パソコン | マイナビニュース
https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2018338