いまどきのゲーミングPCでマザー側の映像出力に繋ぐのはあり/なし？古の禁忌に踏み込む (1/6)
「ビデオカードがある時にマザーボード側の映像出力に繋ぐ」のは 今でもNGなのか？ PC初心者がデスクトップPCを設置する時にやりがちなミスの1つとして、「ビデオカードがあるのにマザーボード側（オンボード側）にディスプレーを接続する」というものがある。 これをやってしまうとディスプレーに映像が出ない、あるいは映像が出たとしてもゲームのレンダリングがCPU内蔵GPUで行われてしまい、ビデオカードは休んだままになってしまう、というものだ。こういったトラブルを防ぐため、ビデオカードを装着したBTOメーカー製PCではオンボード側の映像出力がシールで封印されていることもある。 ビデオカードを搭載したBTOメーカー製PCでは、マザーボード側のHDMIやDisplayPort出力に使用不可であることを知らせるシールが貼られていることも多い しかし、このような古の教えはハードやソフトの発展で乗り越えられるよ
NVLink BridgeでGPUを繋いでも1GPUにはなりません | HPCシステムズ Tech Blog
『NVLink Bridgeで複数GPUを繋いだら、それらが1GPUとして扱えるようになるんでしょ？』という誤解をされているお客様をしばしばお見受けいたします。こちらの記事では、それが誤解であること、また、SLIやUnified Memoryといった関連する情報についても整理して解説いたします。間違った期待を抱いて失敗しないように、正しい理解を深めていきましょう。 GPUのメモリ空間は他デバイスから隔絶されています GPU上には演算するためのプロセッサと、データを一時的に置いておくためのメモリ(VRAM)が搭載されています。GPUのメモリを、CUDAで書かれたプログラムから利用するには、cudaMallocでメモリ領域を確保し、cudaMemcpyを使ってホスト(CPU側)のメモリとデータの送受信を行い、GPU上で演算kernelとする関数（以下、GPU-Kernel）を呼び出し、最後にc
NVIDIA，Vsync有効でも無効でもない第3のディスプレイ同期技術「G-SYNC」発表。その正体と狙いを明らかにする
NVIDIA，Vsync有効でも無効でもない第3のディスプレイ同期技術「G-SYNC」発表。その正体と狙いを明らかにする ライター：西川善司 北米時間2013年10月18日，NVIDIAは，カナダのモントリオール市で報道関係者向けイベントを開催。その場で，GPUと単体ディスプレイの同期技術「G-SYNC」（ジーシンク）を発表した。 G-SYNCモジュールを掲げるJen-Hsun Huang氏（President and CEO, NVIDIA） 簡単に言うと，これはディスプレイデバイスのリフレッシュレートを動的に変更する技術。GPU側のレンダリングシステムで実現するものではなく，ディスプレイデバイス側に特別なハードウェアを搭載することで実現するものである。Keplerアーキテクチャの発表に合わせる形でNVIDIAは2012年3月に，動的にVsync（垂直同期）の有効/無効を切り替える「Ad
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
広がるGPGPUの利用――CUDAをPythonから呼び出せるように
LL系言語ユーザーもGPGPUプログラミングを手軽にチャレンジできるように。プロトタイプ構築・検証の効率化も期待できる。 米NVIDIAは2013年3月18日、同社が提供するGPU向け並列処理ライブラリ群「CUDA」においてPythonをサポートすることを発表した。現在、Continuum Analyticsの新製品「Anaconda Accelerate」のPythonコンパイラである「NumbaPro」が対応している。従来、CUDAは、C/C++から呼び出す必要があったが、スクリプト系言語のサポートによって、利用用途が広がる可能性がある。 今回のPythonサポートは、LLVMインフラストラクチャにおいて、コアおよび並列スレッド実行のバックエンド処理部分にNVIDIAがコンパイラソースコードを提供したことによって実現したもの。 Pythonは数理系演算だけでなくWebアプリケーションな
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【1カ月集中講座】 骨まで理解するPCアーキテクチャ(GPU編) 第1回 ～固定機能からシェーダへの移り変わり
AMD、初のSoC型/GPU内蔵サーバー向けプロセッサ「Opteron X2150」 ～4つのJaguar CPUコアと、128基のRadeonコア、I/Oを1チップ化