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February 5-7 | Sunnyvale, CA | USA Vulkanised 2024 Vulkanised is the largest event dedicated to developers using the Vulkan API and is a unique technical event that brings the Vulkan developer community together to exchange ideas, solve problems and help steer the future development of the Vulkan API and ecosystem. View our great line up of speakers and register today. registration . LEARN MORE Vi
Intel GVT-gにみるMediatedパススルーを用いたGPU仮想化 - るくすの日記 ~ Out_Of_Range ~
この記事は システム系論文紹介 Advent Calendar 2015 - Adventar 17日目の記事です。 USENIX'14 ATCにてintelのKun Tian, Yaozu Dong,David Cowperthwaiteによって発表され、XenGTやKVMGTとしてごく最近に実装された新しいたGPU仮想化方式、GVT-gについて見ていく。 A Full GPU Virtualization Solution with Mediated Pass-Through https://www.usenix.org/conference/atc14/technical-sessions/presentation/tian 昨今サーバー,クライアントサイド共にネィティブな速度のGPU仮想化が求められており、GPUに特化したインスタンスやGPUリソースをサービスとしたクラウド業者もい
Theano による Amazon Web Service (AWS) 上での GPU 計算
Theano による Amazon Web Service (AWS) 上での GPU 計算¶ 本文書ではAWSのGPU計算サーバ(GPUインスタンス)上でTheanoを使用する方法を説明します. Theano入門 で紹介したプログラムをCPUとGPUで実行し, その計算速度を比較します. はじめに¶ 本文書では, GPU上での数値計算をGPU計算と呼ぶこととします. GPU計算の科学技術計算への応用は一般的になりつつあります. しかし, 個人で利用するためにはまだ敷居が高いように思われます. その理由の一つがハードウェアの問題です. 個人で使用するマシンは通常GPUを一つしか持たないため, GPUを計算のために占有させると, 画面表示に問題が起こる場合があります. そこで, 本文書ではクラウドサービスの一つであるAmazon Web Service (AWS)を利用してGPU計算を行う具
scryptがGPUに破られる時 | びりあるの研究ノート
一般的によく知られている SHA-256 や MD5 などのハッシュ関数は非常に単純な設計となっており、非力なパソコンや組み込み機器、スマフォなどでも高速に計算できます。 しかしながらその一方で、ハッシュ関数を手当たり次第に計算し、もとの入力値を復元するいわゆる「ブルートフォース攻撃」が容易であるというデメリットがあります。 特にこのような SHA-256 や MD5 といったハッシュ関数は、GPU を用いるか、もしくは専用のハードウェア (FPGA もしくは ASIC) を製作することで非常に高い効率で計算（攻撃）ができてしまうことが知られています。 そのため、GPU ないし専用ハードウェアを用いたとしても、攻撃効率の改善が難しくなるような新たなハッシュ関数がいくつか提案されています。 その中で比較的古く (2012年ごろ) に開発され、他のハッシュ関数にも影響を与えている「scrypt
Advances in Real-Time Rendering- SIGGRAPH 2015
Modern video games employ a variety of sophisticated algorithms to produce ground-breaking 3D rendering pushing the visual boundaries and interactive experience of rich environments. This course brings state-of-the-art and production-proven rendering techniques for fast, interactive rendering of complex and engaging virtual worlds of video games. This year the course includes speakers from the mak
コンピュータアーキテクチャの話(333) GPUにおける1スレッドあたりのキャッシュ容量の考え方
GPUのスレッドあたりのキャッシュ容量 最近のハイエンドGPUは、NVIDIAで言うとSM(Streaming Multiprocessor)が1チップに複数(GK110チップの場合15個)集積されているという構造になっている。そして、KeplerアーキテクチャのGPUの場合は、1つのSMに192個のCUDAコアと呼ぶ実行ユニットが入っている。つまり、192×15=2880個の実行ユニットが1チップに搭載されている。 そして、各SMは最大64Warpを切り替えながら同時並列に実行するマルチスレッドプロセサであり、最大では64Warp×32Thread×15SM=30,720スレッドを(サイクルごとの切り替えを含めると)並列的に実行することになる。レベル1キャッシュはSMごとに存在するので、同時並列的に同じレベル1データキャッシュ(L1Dキャッシュ)を使用する最大のスレッド数は32×64=2
DESIGNWORKS SAMPLES
Below is the list of samples that Devtech Proviz team made available at https://github.com/nvpro-samples Each sample is a separate github repository, so that people can “cherry-pick” what they want. You can run cmake on each separate samples. But if you want to build all the samples you downloaded together in one single project (Visual Studio “Solution”, for example), you can clone the repository
サービスの差異化はハードウエアで、ドワンゴの挑戦
「【ニコニコ事業】ハードウェア開発エンジニア （正社員） 日本最大級の動画サイトニコニコ動画を中心とした『niconico』を支える配信システムのハードウェアによる高速化を行っていただきます。」 ドワンゴは2014年11月、こんな職務内容で、ハードウエアエンジニアを募集した(エンジニア募集サイト)。実際、2015年4月時点で既に10数人のハードウエア技術者を採用。今後も採用数を増やすという。 連載第4回は、ニコニコ動画やニコニコ生放送を運営するドワンゴのプラットフォーム事業本部の宮崎賢一氏らに、IT企業がハードウエア開発を手がけることの意義を聞いた（写真）。 写真●ドワンゴ プラットフォーム事業本部 本部長の宮崎賢一氏（左）、同本部 プラットフォーム事業本部 コンテンツ配信基盤開発部 担当部長の谷内崇浩氏（中央）、同本部 コンテンツ配信基盤開発部 コアデバイス開発セクション セクションマネ
GTC 2015 - MPIを使ったマルチGPUのプログラミング「基礎編」
GTC 2015において、MPIを使うマルチGPUプログラミングというチュートリアルセッションが行われた。これからマルチGPUのシステムのプログラムを作ろうという人には役立ちそうな内容であるので紹介する。 次の図のように、CPUにメモリが付き、さらにPCIe経由でGPUとネットワークカードが付いているというのが計算ノードで、複数の計算ノードがネットワークでつながっているというのが、一般的なマルチGPU環境である。これらのノード間の通信には、MPI(Message Passing Interface)というライブラリが使われることが多い。MPIはSPMD(Single Program Multiple Data)実行モデルであり、すべてのノード(後述のように、正確にはランク)で同じプログラムが走る。 MPIを動かすと、ネットワークに繋がっているすべてのノードを見つけ出し、それぞれのノードに実
GTC 2015 - Deep Learning用のCUDAライブラリ「cuDNN」
NVIDIAはGPUに最適化したライブラリを各種、開発、提供しているが、その一環として、Deep Neural Network(DNN)開発用の「cuDDN」というライブラリがある。このcuDNNの概要がGTC 2015で発表された。なお、cuDDNは昨年9月に第1版がリリースされ、現在は改良版の第2版がリリースされているという状態である。 DNNの開発は、U.C.BerkeleyのCaffe、モントリオール大のTheanoなどのフレームワークを使えば、基本的な機能はライブラリの呼び出しだけで記述でき、詳細な機能をプログラムする必要はないので、大幅に省力化できる。しかし、これまでは、それぞれのフレームワークのGPU対応は個別に行われており、効率が悪かった。 cuDNNはDNNで使われる基本的な機能をまとめたCUDAライブラリであり、すべてのフレームワークから簡単に呼び出して使えるということ
CUDA：「超並列コンピューティング」はじめました
昨年末に気の早いお年玉が届きました。GPUでおなじみのNVIDIAさんとご縁があって、GeForce GTX750が乗ったビデオカードを貸してもらえることになりまして。GTX750に詰め込まれた512個ものコアを汎用の計算装置として使えるなんてワクワクするじゃないですか。NVIDIAさんへのお礼を兼ねて、GPUを使った超並列コンピューティング環境：CUDA（クーダ）に手を染めるオハナシです。 本記事はNVIDIAの協力に基づいて記事作成しております。 はじめに その昔、GPUは3次元空間に浮かぶオブジェクトに光を当て（ライティング）、影をつけ（シェーディング）、写真を撮ったかのように二次元平面に投影する（レンダリング）一連の処理を専用のハードウェアで実現していたのですが、やがてプログラマブルな計算ブロック（プログラマブルシェーダ）で行うようになりました。最終的には数百万個のピクセル一つ一つ
［GDC 2015］Intel，Raptrベースのゲームプレイ環境支援ツールを発表。デスクトップ版Broadwellに関する情報も少し明らかに
［GDC 2015］Intel，Raptrベースのゲームプレイ環境支援ツールを発表。デスクトップ版Broadwellに関する情報も少し明らかに ライター：米田 聡 2015年3月4日，Intelは，Game Developers Conference 2015の会期中に，会場近くのイベントスペースで報道関係者向け説明会を開催した。 Intelは昨年のGame Developers Conference 2014でも報道関係者を集めて大がかりな説明会を開催していたので，それに続くものとなる。昨年同様，大小さまざまなトピックが語られているが，しっかり新情報も盛り込まれていたので，今回はそのなかからいくつか，4Gamer読者に関係深そうなものをピックアップして紹介してみたい。 説明会の司会を担当したPete Baker氏（Vice President，Software and Services
Caffe | Deep Learning Framework
Caffe Caffe is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind. It is developed by Berkeley AI Research (BAIR) and by community contributors. Yangqing Jia created the project during his PhD at UC Berkeley. Caffe is released under the BSD 2-Clause license. Check out our web image classification demo! Why Caffe? Expressive architecture encourages application and innovat
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これからのコンピューティングの変化とJava-JJUG CCC 2015 Fall
More modern gpu
https://www.intel.com/content/dam/develop/external/us/en/documents/the-compute-architecture-of-intel-processor-graphics-gen9-v1d0.pdf
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 AMDとNVIDIAの次期GPUから始まるメモリの技術改革
Introduction to the Android Graphics Pipeline
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 Khronosの次期グラフィックスAPI「Vulkan」
amdahlsoftware.com - amdahlsoftware リソースおよび情報