Volta世代GPUにあわせて進化した「CUDA 9」の改良点とは？ Tensor Coreへの対応やプログラミングモデルの拡張が鍵に
Volta世代GPUにあわせて進化した「CUDA 9」の改良点とは？ Tensor Coreへの対応やプログラミングモデルの拡張が鍵に ライター：西川善司 GTC 2017で大々的に発表された，NVIDIAの次世代アーキテクチャ「Volta」。そのVoltaを採用するGPU「GV100」のアーキテクチャについては，筆者による解説記事で詳しく説明しているが，その中で「Volta世代GPUに対応した新しいCUDA」として発表されたのが「CUDA 9」である。 このCUDA 9について詳しく解説するセッション「CUDA 9 and Beyond」が，北米時間2017年5月10日に行われた。セッションを担当したのは，「Mr.CUDA」の異名を持つMark Harris氏だ。CUDAの改良点だけでなく，Volta世代GPUのアーキテクチャに対する理解を深める内容のセッションをかいつまんでレポートしよ
GPGPU（GPUプログラミング概要）
ホスト側とGPUボードは PCI バスを通してデータの交換を行います。 GPU内に転送速度は非常に速いが、メモリ・アクセスの遅延（レイテンシ）の大きな「デバイスメモリ」を有します。現在の実装では、数 GB オーダーの容量を有します。 デバイスメモリとGPUの演算装置（「Streaming Multiprocessor (SM)」と言う。あるいは単に Multiprocessor と言うこともある。）の間に、ソフトウェアで管理できるキャッシュ(Shared Memory)とハードウェアで制御できる L1/L2キャッシュ（Fermi以降）が存在する。 Streaming Multiprocessor (SM) は、演算器の集まり（クラスタ）であり、この演算器の最小単位は、Streaming Processor（SP）、あるいは CUDA coreと称される。一つの SM の中に 8個の SP
CUDAのインストール - PukiWiki Plus!
環境 CUDAを使用するためには，CUDA-enabled GPUが必要です． 対応製品リストはCUDA GPSs参照． TeslaはGPUを用いた汎用並列計算(GPGPU)用の製品で， Quadroは3D CADなどを対象としたグラフィックワークステーションなどに用いられる製品です． どちらも高価ですので，一般的にはGeForceシリーズを用いることになると思います． 対応GPUを搭載していないPC上でCUDAを開発，実行するためのエミュレーションモードも用意されています． 環境を確認したら，CUDAソフトウェアをインストールします． 必要なのは，CUDAドライバ，ツールキット，SDKで， NVIDIAのダウンロードページ からダウンロードできます．OSの種類を選択後，それぞれダウンロードします． リファレンスやプログラミングガイドなどのPDFもダウンロードできます． 64bit版と3
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【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 将来のTegraに25,000個のCUDAプロセッサの搭載を目指すNVIDIA
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