第456回ではUbuntu 16.04 LTS上にCUDA 8.0をインストールする方法を紹介しました。これをもっと簡単に環境構築できるよう、今回は第458回で紹介したDockerを使ってみましょう。 NVIDIAのDocker 第458回で紹介しているようにDockerはカーネルのコンテナ技術などを利用して、アプリケーションをサンドボックス環境の中で動かす仕組みです。Dockerではカーネルの名前空間機能を用いてプロセスなどのリソースをホストの他のリソースから隔離することで、独立したサンドボックス環境を構築しています。KVMやVirtualBoxといった仮想マシンともっとも異なるのは、「ホストとコンテナのカーネルは共通である」ことでしょう。ホストもコンテナも同じカーネルインスタンスの上で動いています。つまりコンテナの操作によってカーネルがハングアップしてしまったとしたら、当然のことなが
IBMは3月6日(米国時間)、商用利用可能な汎用量子コンピューティング・システム「IBM Q」の構築に向けた新たな取り組みについて発表した。 同システムは、量子コンピューティングの適用分野を拡大する目的で構築されたもので、主要な指標は、「量子体積」で表される量子コンピュータの処理能力で、これには量子ビットの数、量子演算の品質、量子ビットの接続性、並列処理などが含まれるという。また、量子体積を増強させるための最初のステップとして、IBMは商用の最大50量子ビットのIBM Qシステムを今後数年間で構築し、従来型システムを超える能力を実証することを目指すとしている。さらに、主要パートナーと協力し、量子コンピューティングによるシステムの高速化を活かせるアプリケーションの開発も計画しているという。 このほか同社では、5qubitの量子コンピュータ「IBM Quantum Experience」の新た
2017年2月17日に東京工業大学(東工大)は、次期スーパーコンピュータ(スパコン)「TSUBAME3.0」を発表した。発表前日に競争入札の開札があり、SGI(現在は、HPEの子会社)の受注が決定したことを受けての発表である。 TSUBAME3.0はSGIの「ICE XAサーバ」を使うスパコンで、倍精度浮動小数点のピーク演算性能は12.15PFlopsとなっている。各計算ノードは、IntelのXeon E5-2680 CPUを2個と、NVIDIAのP100 GPUを4個搭載しており、15台のラックに合計540ノードを集積している。 この性能は東大-筑波大のスパコン「Oakforest PACS」の24.9PFlopsの半分程度であるが、京コンピュータの11.3PFlopsを上回る。ただし、Top500のランキングを行うLINPACKでは、京コンピュータの方がピーク比率が高いので、京コンピュ
ZenML wants to be the glue that makes all the open-source AI tools stick together. This open-source framework lets you build pipelines that will be used by data scientists, machine-learning engineers AI and other deep technologies are the prevailing themes in the new early-stage cohort from Peak XV Partners, as the largest India and Southeast Asia-focused VC fund intensifies its search for opportu
Futhark is a small programming language designed to be compiled to efficient parallel code. It is a statically typed, data-parallel, and purely functional array language in the ML family, and comes with a heavily optimising ahead-of-time compiler that presently generates either GPU code via CUDA and OpenCL, or multi-threaded CPU code. As a simple example, this function computes the average of an a
国立極地研究所(極地研)などは2月8日、過去72万年分の気候について解析し、氷期のうち中間的な気温を示す時期に気候の不安定性が高くなり、その原因が温室効果の低下による全球の寒冷化であることを明らかにしたと発表した。 同成果は、国立極地研究所 川村賢二准教授、本山秀明教授、東京大学大気海洋研究所 阿部彩子教授を中心とする31機関64名からなる研究グループによるもので、2月8日付けの米国科学誌「Science Advances」に掲載された。 今回、同研究グループは、日本が2003年~2007年に掘削した「第2期ドームふじアイスコア」を解析し、過去72万年間の南極の気温とダストの変動を詳細に復元。欧州が掘削した「ドームCアイスコア」のデータと合わせることで、信頼性の高い古気候データを得ることに成功した。また、これらのデータを調べることで、過去72万年のうち、氷期の中間状態において気候変動が頻繁
基礎講座を担当したNVIDIAのCUDA & Deep Learning Solution Architectの村上真奈氏 2017年1月17日に開催されたNVIDIAの「Deep Learning Institute 2017」では、ディープラーニング(深層学習)の基礎講座と実際にNVIDIAのディープラーニング開発ツールである「DIGITS」を使うハンズオントレーニングセッションが行われた。 ニューラルネットワークの基礎 ディープラーニングの基礎講座は、「これから始める人の為の」というもので、NVIDIAディープラーニング部の村上真奈氏がディープラーニングの基本的な考え方や用語などを解説した。 まず、ディープラーニングの位置づけであるが、ディープラーニングは機械学習の1つの方法で、それもニューラルネットワークを使う機械学習の1つのやり方ということになる。
This post is a super simple introduction to CUDA, the popular parallel computing platform and programming model from NVIDIA. I wrote a previous post, Easy Introduction to CUDA in 2013 that has been popular over the years. But CUDA programming has gotten easier, and GPUs have gotten much faster, so it’s time for an updated (and even easier) introduction. CUDA C++ is just one of the ways you can cre
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