nvidia-settings | teltelの日記 | スラド
どうも鯖が毎週水曜日に落ちる。なんでだろーなんでだろー。 とりあえず、gt240 のせいにしてみる。 そこで、温度でも見てみよっかな、というわけで、 nvidia-settings である。 テキストで情報がほしければ、 nvidia-smi -a とかで、温度が取れる。 ちなみに、 nvclock なんてオーバークロックのツールも開発されているらしいが、更新が2009.1 で止まっているんで、gt240 に対応しているかどうかは不明だ。 HD4850 のほうは、 amdcccle で設定するんだけど、温度をとれなかった。うーん。ま、こっちは普通に健全に働いているからいいんだけど。あ、でもダウンクロックはしたいかも。
高速演算記 第3回 「チューニング技法その１ ＣＵＤＡプログラミングガイドからピックアップ」 | G-DEP
今回はFermi解説から一旦はずれ、実際にプログラムを開発する際のチューニングポイントを紹介したいと思います。CPUで実行していたコードをそのままGPU上で動作させても速度向上が得られない場合は以下の点を確認してみてはいかがでしょうか。 まずはじめに基本機能のおさらいをしたいと思います。 前回からご紹介している通り、Fermi内部ではマルチプロセッサと呼ばれる実行ユニットが複数存在しています。各実行ユニットは１つのスケジューラと、32個の演算コアから構成され、スレッドを２サイクルあたり２ワープ処理することが可能となっています。32スレッドをワープと呼ばれる１つの単位として扱い、GPU上でスレッドを実行する上で扱いやすい単位とされています。また、少し粗い単位として複数スレッドをブロックとして扱うことが可能です。１ブロック内の最低スレッド数はありませんので、１スレッドのブロックを構成することも
Satoshi OHSHIMA’s website » Blog Archive » Linux環境でCUDAプログラミングを行うための最低限の方法
真に最低限であるかはともかく、何を用意すれば組めるのかをざっと紹介。 o- 準備するもの NVIDIA CUDA Toolkit NVIDIA CUDA SDK それぞれDownload CUDA Code - complete and free toolkit for creating derivative worksからダウンロードします。 Toolkit, SDKの順に実行（中身はインストール用のスクリプトです）します。それぞれ導入時にインストール先を聞かれますが、今回はToolkitを/usr/local/cuda、SDKを/opt/NVIDIA_CUDA_SDKに導入したとして話を進めます。 Toolkit導入時の問い合わせ Enter install path (default /usr/local/cuda, ‘/cuda’ will be appended): SDK導入時
CUDA入門・サンプル集
はじめてのCUDAプログラミング タイトル通り、初めてCUDAを扱う方にはオススメします。 コアレシングするテクニックや、コンパイラオプションの説明も掲載しています。 GPU Gems 3 GPGPUや画像処理のテクニック集。 CUDAのサンプルプログラムも載っています。 画像処理に詳しい方にはオススメします。 並行コンピューティング技法 並列処理のプログラミング技法を紹介しています。 これを読むまでは不可能と思っていたような処理も、 並列処理可能なプログラムに上手く書き換えています。 本気でCUDAをやるなら、絶対読むべき本です。 CUDA高速GPUプログラミング入門 読んだことありませんが、リンクだけ貼っておきます。 （入手できたらレビュー書きます）
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