pythonでGPUとMCMC(とR) - xiangze's sparse blog
GPUでモンテカルロ法の計算をしたくなったりした場合には普通CUDA,OpenCLを使うことになります。 C++でプログラミングする必要があるのですが、変数の確保、解放などで記述が長くなりがちです。pythonを用いると記述を簡潔にできるところが多いらしいので関連するライブラリを紹介します。 実務的にはPyMCからTheanoが呼べるらしいのでそれを使用するのが良さそうですが、現段階では実装されていない機能もあります。 @beroberoさん http://heartruptcy.blog.fc2.com/blog-entry-152.html id:breakbeeさん http://breakbee.hatenablog.jp/entry/2014/05/20/121722 がインストール、実行に関して解説されているのでここでは実装面を少し説明します。というか備忘録です。 PyCUDA
マルチコアを用いた画像処理
2014年6月に開催されたSSII2014（http://www.ssii.jp/）のチュートリアル講演用資料です． 使用したコード等はこちら． https://github.com/norishigefukushima/SSII2014 アブストラクト 「CPUのクロック数が年月とともに増加する時代は終わり、プログラムの高速化をCPUの性能向上に任せることのできるフリーランチの時代は終わりを迎えています。しかしムーアの法則はいまだに続いており、CPUはマルチコア化、SIMD化という形で高性能化が続いています。本チュートリアルでは、計算コストの高い画像処理を高速化するために、CPUの能力をあますことなく引き出す、マルチコアプログラミング、SIMDプログラミングを解説します。」Read less
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
SIMD \< SIMT \< SMT: parallelism in NVIDIA GPUs
Programmable NVIDIA GPUs are very inspiring to hardware geeks, proving that processors with an original, incompatible programming model can become widely used. NVIDIA call their parallel programming model SIMT - "Single Instruction, Multiple Threads". Two other different, but related parallel programming models are SIMD - "Single Instruction, Multiple Data", and SMT - "Simultaneous Multithreading"
NVIDIAの新機軸を理解する（3）：クラウドGPUソリューションとGPU仮想化技術の核心に迫る
NVIDIAの新機軸を理解する（3）：クラウドGPUソリューションとGPU仮想化技術の核心に迫る ライター：西川善司 Keplerアーキテクチャに合わせてNVIDIAが打ち出した方向性を確認するシリーズ第3回，最終回。第1回で紹介した「GeForce GRID」の企業向け版といえる「VGX」を解説しつつ，NVIDIAのクラウドGPUソリューションがどういうものなのか，課題と将来性はどこにあるのかを整理してみよう。 スーパーフォンからスーパーコンピュータまでをNVIDIA製品がカバーするというスライド（上）。下はスーパーフォンからスーパーカーまでバージョンだ。「Lamborghini Aventador」（ランボルギーニ・アヴェンタドール）の情報ディスプレイ部にはTegra 2が採用されている NVIDIAは，「グラフィックスハードウェアをすべての機器に搭載する」というモチベーションで活動し
NVIDIAの新機軸を理解する（2）：DirectXの進化が止まったいま，ゲームグラフィックスはもうGPGPUに頼るしかない!?
NVIDIAの新機軸を理解する（2）：DirectXの進化が止まったいま，ゲームグラフィックスはもうGPGPUに頼るしかない!? ライター：西川善司 Keplerアーキテクチャを採用するGPUの市場投入に合わせて，NVIDIAが打ち出した新基軸の内容を細かくチェックするシリーズ第2回。今回は，CUDA対応GPUの歴史を振り返りつつ，来たる「GK110」，そしてその先に控えるGPUの姿を占ってみたい。 当たり前の話だが，GPUという概念はもともと，3Dグラフィックスをレンダリングするためのものとして誕生した。 ここでいう「3D」は立体視という意味ではなく，x，y，z座標からなる三次元の仮想空間上で管理されるオブジェクトを描画することで作り上げられる映像のことを指す。 3Dグラフィックスの描画は，視線（＝カメラ）の向き，描画対象の面（＝ポリゴン）あるいはピクセルの向き，これを照らす光源の向きな
NVIDIAの新機軸を理解する（1）：GeForce GRIDが描く「ゲームスタジオが独自のゲームプラットフォームを描く時代」
NVIDIAの新機軸を理解する（1）：GeForce GRIDが描く「ゲームスタジオが独自のゲームプラットフォームを描く時代」 ライター：西川善司 Keplerアーキテクチャを採用するGPUの市場投入に合わせて，NVIDIAは，いくつかの新技術や方向性などを打ち出した。その内容は，NVIDIA主催の開発者会議「GPU Technology Conference 2012」以降，断続的に説明されてきているが，ここで一度，西川善司氏にまとめてもらおうと思う。第1回は，クラウドゲームを実現する「GeForce GRID」についてだ。 NVIDIAは，Keplerアーキテクチャで，GPU仮想化技術を身に付けた。 「GPUの仮想化」とは，1基のGPUを，見かけ上（＝論理的に）複数個あるように見せかける技術だ。 GTC Japan 2012でGeForce GRIDについての発表を行った橋本和幸氏（S
GPU Computing on Business [pdf]
GPU Computing on Business 2010 Numerical Technologies Incorporated http://www.numtech.com/ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 GPU Computing $$$ Quantity low BEP Revenue Total Cost 10 11 12 13 14 15 GPU Computing $$$ Quantity Revenue Total Cost high BEP 16 17 CUDA Python C/C++ Java C# Perl PHP 18 19 GPU 20 21 22 23 24 (NtParallel DLL) NVIDIA Tesla driver NtParallel DLL 25 CUDA (NtParallel DLL) 26 CUDA (NtParallel D
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