CUDA実験室 - Satoshi OHSHIMA's web site
CUDAに関する実験の記録。メモ。その他。 HelloWorld@CUDA DriverAPI版? HelloWorld@CUDA RuntimeAPI版? n-queen@CUDA? プログラミングガイドの一部翻訳および自己解釈メモ atomic命令のチェック? 一部の記事はhttp://www.exth.net/~ohshima/wordpress/へ移動しました。 sampleset.zip 最終更新時間：2007年10月31日 15時23分23秒 リンク元: Menu/Research リンク先: CUDA実験室/プログラミングガイドのメモ/CUDA実験室/HelloWorld@CUDA RuntimeAPI版?/CUDA実験室/HelloWorld@CUDA DriverAPI版?/CUDA実験室/atomic命令のチェック?/CUDA実験室/n-queen@CUDA?
サンマヤのプログラミングの部屋 CUDA
[PR]上記の広告は3ヶ月以上新規記事投稿のないブログに表示されています。新しい記事を書く事で広告が消えます。 CUDAのメジャーバージョンアップ、4.0が発表された。 CUDA 4.0公式ページ 最近ぜんぜんいじっていないし、日本語の本もいくつか出ているのであまり詳しいことは言えないが、 デバイスコード内でクラス・仮想関数・テンプレート・演算子(Functor)クラスが使えるようになったらしい。 これはプログラミングの幅としてはかなり広がり、 C++のSTLのように、気軽に使えるテンプレートライブラリのようなものが出てくるとさらに敷居が低いものになるだろう。 また今回のアップデートにはNPP(NVIDIA Performance Primitives)というライブラリが加わった。 これはドキュメントを読んでもよく分からなかったが、1次元・2次元のストリーム処理、 つまりは音声や動画のデー
CUDA - 基本事項
CUDAの基本事項 作成日 2008/6/5 最終更新日 2008/7/18 CUDAには日本語のプログラミングガイド（以下、PG)がついていますが、機械翻訳らしく意味が通らないところがたくさんあります。 そこで、自分の備忘録としての意味も含めて、CUDAにおける基本概念についてまとめてみたいと思います。 1.スレッドとブロック（PG第2章） PG2.1節、「メインCPUかホストのコプロセッサ」というくだりは、原文では"in main CPU, or host" となっており、 CPU側での処理やCPUのメインメモリなどを「ホスト」と呼ぶ、という意味。これはプログラム上の___host___修飾子の意味づけになっていま す。 スレッドとは、普通のCPUと同じく、ひとつの処理の流れに相当します。 ブロックはスレッドの集まりで、ひとつのブロックに属するスレッドは「共有メモリ(shared me
CUDAに触れてみる
インストール CUDA 1.0 がリリースされた。 あいかわらず、Windows Vista はサポートされていないが。 早速インストールする。 http://developer.nvidia.com/object/cuda.html から Windows Display Driver version 162.01 for CUDA Toolkit version 1.0 CUDA Toolkit version 1.0 for Windows XP (32-bit) CUDA SDK version 1.0 for Windows XP (32-bit) をダウンロードして、この順序でインストールする。 Toolkitは C:\CUDA に、SDKは C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVIDIA CUDA SDK にインストールされる。 ドキュメン
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
【特集】超並列プロセサ - GeForceアーキテクチャとCUDAプログラミング (1) グラフィックプロセッシング | エンタープライズ | マイコミジャーナル
最近、GPUの計算性能の高さからGPGPU(General Purpose Computation on Graphics Processing Unit)とかGPUコンピューティングとか言われる、GPUを科学技術計算処理に利用する研究が盛んになっている。また、GPUを製造するNVIDIAは、科学技術計算を3Dグラフィックスに続く新市場として捉えており、Teslaという科学技術計算用の製品を発売し、GPU上のプログラム開発環境としてCUDA(Compute Unified Device Architecture)を公開している。但し、NVIDIAのDavid Kirkチーフサイエンティストは最近、"GPGPU is dead, GPU Computing is the future for affordable supercomputing"と題した講演を行っており、同社はGPGPUという
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