「GeForce RTX 30シリーズ」日本上陸 販売価格は約8万円から
NVIDIAが9月1日（米国太平洋時間）に発表した新GPU「GeForce RTX 30シリーズ」。日本でも、9月17日から順次、パートナー企業が設計したグラフィックスカードが発売される。 日本における想定販売価格（税別）と、発売予定日は以下の通り。 GeForce RTX 3070：7万9980円から／10月発売予定 GeForce RTX 3080：10万9800円から／9月17日発売 GeForce RTX 3090：22万9800円から／9月24日発売 なお、米国での想定販売価格は以下の通り。日本円換算では3～6万円ほど安い計算だが、商流やサポート体制の違いなどを踏まえると単純比較はできない。 GeForce RTX 3070：499ドル（約5万3000円）から GeForce RTX 3080：699ドル（約7万4000円）から GeForce RTX 3090：1499ドル（約
GPUを利用して高速演算を実行する - Qiita
(Processing Advent Calendar 2016 2５日目) 概要 ProcessingでGPUを利用した高速演算を行う。 背景 Processingを利用してスケッチを作ったものの、あまりにも速度が遅くて実用に耐えられなかったときありませんか。 Processingの標準機能を利用するのであれば、GLSLを利用してShaderを書くことで描画演算を高速に行うことができると思います。 しかし、Shader言語は難しくすでに作ってしまったスケッチを移植するのは難易度が高すぎるわけで。 そこでGPUの並列演算を利用しつつも、Processingらしさをなるべく崩さずにできないかとおもい、 JavaからGPGPU(OpenCL)を呼び出すライブラリであるaparapiを利用することにしました。 参考リンク ・Aparapi ・aparapi GitHub レポジトリ 実行方法 ラ
深層学習で学習やるならNVIDIA一択？いや、AMDという選択肢がありますよ - Qiita
はじめに 本稿の内容は、某イベントで私が頒布した頒布物の内容を一部転載し、最新の情報(2018/05現在)へと対応した内容をまとめたものとなります。 (2019/01/28修正) ROCm2.0について、Linuxカーネル4.19以上でのインストール法、Tensorflow-rocmのPyPI登録等について加筆しました (2018/05/19修正) Radeon Open Computeの現状部分、およびインストール環境の制約に関して修正を行いました。 TL;DR ・Radeon Open Compute（ROCm）というAMDの提供するGPU環境のオープンソースプロジェクトの一環と、それを利用したCudaライブラリのユーザーのポーティングで深層学習ライブラリがAMDのGPUでも動くよ！ ・対応ライブラリが大幅に増え、ROCmを支えるGPUドライバもLinux公式カーネルに組み込まれるなど
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GitHub - edumo/aparapip5: Some examples using aparapi and processing.org
