CUDAを使う：tech.ckme.co.jp
ここではGPGPU向け統合環境の一つ、NVIDIAのCUDA（Compute unified device architecture）を使って、大規模並列計算を行ってみる。 NVIDIAによれば、並列度の高い処理ではCPUと比べておよそ10倍以上の速さで処理できるという。 なお、CUDA環境をインストールすると、自動的にOpenCLも使えるようになる。OpenCLに関しては別項を参照。 目次 CUDAのインストール（Linux編） - LinuxにCUDA環境をインストール CUDAのインストール（Windows編） - Windows XPにCUDA環境をインストール CUDAのインストール（Mac OS X編） - Mac OS XにCUDA環境をインストール 初めてのプログラム - とりあえずCUDAでのプログラムに慣れてみます 拡散方程式を解く - より実用的な処理の一例として拡散
後藤弘茂のWeekly海外ニュース - GeForce GTX 280の倍精度浮動小数点演算
●倍精度浮動小数点演算の4つのポイント NVIDIAは、CUDAとG80アーキテクチャによって、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)である程度の成功の足がかりを掴んだ。そうしたNVIDIAにとって、倍精度浮動小数点演算のサポートは、欠かせない要素だ。HPCのアプリケーションでは、倍精度が必要となる局面があるからだ。GPUコンピューティング向けのTesla製品では、倍精度演算はカギとなると言ってもいい。「これまでも、倍精度の壁によって移植できなかったアプリケーションがかなりあった」とNVIDIAは必要性を強調する。 問題は、現状のリアルタイムグラフィックスでは、単精度(32-bit)までの浮動小数点演算しか必要とされないこと。そのため、これまでのGPUは単精度演算ユニットしか実装しておらず、GPUでの倍精度演算のサポートには、いくつかのポイントと疑問点がある。 (1)IEEE 75
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】Larrabeeに追われるNVIDIAがGT200に施したGPGPU向け拡張
●迫るIntelのLarrabeeに対抗して急ぐNVIDIAのCUDA戦略 Intelは、データ並列+タスク並列型プロセッサである「Larrabee(ララビー)」の準備を進めている。今夏にアーキテクチャの概要を明らかにし、来年(2009年)には製品投入の予定だ。Intelは、当初Larrabeeをハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)向けと説明していたが、実際にはグラフィックス製品として投入する。これは、NVIDIAがグラフィックスカードとしてボリュームを出荷することで、汎用コンピューティングにも使うことができるプロセッサを普及させている戦略を踏襲するものだ。 Intelは、じつはLarrabee戦略の当初から、グラフィックス製品として普及させる計画だった。つまり、グラフィックス製品へと戦略を切り替えたのではなく、当初からグラフィックスとして売る計画だった。しかし、GPUベンダーを
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CUDA with OpenMPI on Ubuntu 8.04 - NVIDIA Forums
