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Introducing improved pricing for Preemptible GPUs | Google Cloud Blog
Not everyone needs the extra performance that GPUs bring to a compute workload, but those who do, really do. Earlier this year, we announced that you could attach GPUs to Preemptible VMs on Google Compute Engine and Google Kubernetes Engine, lowering the price of using GPUs by 50%. Today, Preemptible GPUs are generally available (GA) and we’ve lowered preemptible prices on our entire GPU portfolio
How to use GPUs in OpenShift 3.6 (Still Alpha)
IMPORTANT: the examples in this blog are only valid for the corresponding version of OpenShift. If you have a newer version of OpenShift, such as 3.9, see this blog. This post updates the previous version based on OpenShift 3.5 with relevant changes for OpenShift 3.6. GPU support in Kubernetes remains in alpha through the next several releases. The Resource Management Working Group is driving pro
User Guide for NVPTX Back-end — LLVM 20.0.0git documentation
User Guide for NVPTX Back-end¶ Introduction¶ To support GPU programming, the NVPTX back-end supports a subset of LLVM IR along with a defined set of conventions used to represent GPU programming concepts. This document provides an overview of the general usage of the back- end, including a description of the conventions used and the set of accepted LLVM IR. Note This document assumes a basic famil
RustでCUDAカーネルを書く - Qiita
数値計算をする以上GPUを使用できないというのは現代では致命的だ。 この記事ではCUDA経由でGPUをRustから使う方法についてまとめる。 特に今回はRustでCUDAカーネルを記述することに挑戦する。 Write CUDA kernel in Rust Rustは2016/12よりNVPTXへのコンパイルに対応している。NVPTXとは~~LLVMの一部で、~~nvidia GPU用のアセンブラのようなものである。CUDAで書かれたkernelは一旦NVPTXに変換されて最適化された後、GPUの命令に変換される。 補足(7/3) NVVMとNVPTXを混同している。LLVM IR上に構築されたCUDA用の拡張がNVVM IRで、llvm.nvvm.*の名前空間にマージされている。以下で使用しているアノテーションやレジスタもNVVM IRのものである。一方PTXは"a low-level
1時間で試す！さくらの高火力コンピューティングで深層学習（前編：環境セットアップ） | さくらのナレッジ
さくらインターネット 技術本部アプリケーショングループ アルバイトの伊東道明です。 ここ数年、人工知能や機械学習というワードが流行していて、興味のある方が増えてきています。 特に、機械学習の中でも深層学習(ディープラーニング)と呼ばれる技術がここ数年で爆発的に成長し、様々な大学や企業が特に力を入れています。 深層学習が利用されるようになったのは、GPUの普及による学習の超高速化が可能になったためです。しかし、性能のいいGPUは高価なため、なかなか手を出しづらい方も多いと思います。 さくらの高火力コンピューティングでは、GPUを積んだマシンを１時間単位でレンタルすることができます。１時間あたりの金額はなんとワンコイン以下です。そのため、比較的気軽に、そして簡単にGPUを使用でき、深層学習を始めたいけどリソース面で踏みとどまっていた方にはちょうど良い環境になるでしょう。 この連載では、さくらの
AKiTiO Node | Thunderbolt™ 3 eGXF expansion chassis for eGPUs | AKiTiO
AKiTiO Node - Finally an affordable eGPU box The Thunderbolt™ 3 eGFX box is a low cost expansion chassis designed to house an external graphics card. Connected to the computer via Thunderbolt 3, the additional GPU power instantly upgrades a regular laptop or a mini PC and makes it possible to do things that would normally require a high-end workstation or gaming computer. For video editors and col
BIZONのThunderbolt 3対応外部ビデオカードボックス「BizonBOX 3」で「NVIDIA TITAN Xp」を試す | ハードウェア | Mac OTAKARA
※本サイトは、アフィリエイト広告および広告による収益を得て運営しています。購入により売上の一部が本サイトに還元されることがあります。 BIZONが販売する、Thunderbolt 3対応外部ビデオカードボックス「BizonBOX 3」に、NVIDIA製Pascal ベースGPUカード「NVIDIA TITAN Xp」を接続して試してみました。 4レーンのPCI Express 3.0対応可能なインタフェースを搭載し、PCI Express Full Lengthサイズでデュアルスロットを使用するカードに対応しています。 インターフェイスは、最大40Gbpsの転送速度が可能で、最も要求の厳しいPCIeカードに対しても十分な帯域幅を提供します。
FFmpeg
GPU-accelerated video processing integrated into the most popular open-source multimedia tools. FFmpeg is one of the most popular open-source multimedia manipulation tools with a library of plugins that can be applied to various parts of the audio and video processing pipelines and have achieved wide adoption across the world. Video encoding, decoding and transcoding are some of the most popular a
ディープラーニングに大きく舵をきったVolta GPU(2) 注目のTensorコアを読み解く
V100 GPUの構造 次の図は、V100 GPUの構成図で、全部で84個のSM(Streaming Multiprocessor)が描かれている。SMは独立したプログラムを実行できる単位で、マルチコアCPUのCPUコアに相当する。 なお、V100チップには84個のSMがあるが、4個は歩留まり改善のための冗長分で、V100チップの仕様では、使用できるSMは80個ということになっている。P100では56SMであったので、SM数は1.43倍になっている。 また、チップレベルの図で目に付くのはNVlinkのリンク数が4から6に増えていることである。なお、NVLinkのデータ伝送速度は、P100では20GbpsであったがV100では25Gbpsに引き上げられている。 V100 GPUは84個のSMを集積している。そして、図の上辺にはホストインタフェースのPCI Express、左右の辺に合計8個の
PFNが語る、GPUインフラ調達の考え方とは
2016年度中に5ペタFLOPS（1秒当たりの浮動小数点演算性能）のGPUインフラを使えるようにする――。AI（人工知能）分野で国内トップ級の技術力を持つスタートアップ企業、Preferred Networks（PFN）が社内で掲げる目標である。 ディープラーニング（多層ニューラルネットを使った機械学習）は、画像認識からロボティクス、自然言語処理まで適用が進み、大きな成果を挙げている。 そのディープラーニングの学習を担う要となるITインフラが、GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）搭載サーバーである。 特に米グーグルは、囲碁でプロ棋士を破った「AlphaGo」から、高い精度でテキストを翻訳する「Gogole Translate」まで、ニューラルネットの学習や推論に大量のGPUインフラを活用している。例えばAlphaGoの場合、2015年10月に欧州のプロ棋士と勝負した際は、12
動いた！SSD-to-GPU Direct DMA - KaiGaiの俺メモ
ここしばらく、NVMe-SSDからGPUへとPeer-to-Peer DMAを行うためのLinux kernelドライバを書いている。 これは昨年末のPGconf.JPのLTでアイデアを先に発表したもので、従来は、例えばテーブルスキャンに際して90%の行がフィルタリングされる場合であっても、データをストレージからRAMにロードしていた。しかし、どうせフィルタリングするのであれば、バッファのために利用したRAMのうち90%は無駄である。 基本的なアイデアは、ストレージからのデータロードに際して、CPU側のRAMではなく、GPU側のRAMへロードし、そこで数百～数千コアの計算能力を使って行のフィルタリングや、あるいは、テーブル同士のJOINや集約演算を行ってしまう。そして、これらの前処理が終わった段階でCPU側へデータを書き戻してやれば、CPUから見ると『ストレージからデータを読出したら、既に
OpenGL ES 2.0 GLSL precision 宣言と GPU 毎の演算精度を調べる | ホイール欲しい ハンドル欲しい
OpenGL ES 2.0 の GLSL では highp, mediump, lowp と 3種類の 演算精度の宣言ができます。 C言語の float と double のようなもので、浮動小数点演算の場合 highp が 24～32bit、mediump が 16bit (half)、lowp はそれ 以下となります。 実際に用いられる演算精度は実装に依存しており GPU によって異なります。 一般的に演算精度を下げることによってレジスタの消費量を抑える ことができ、並列実行可能なスレッド数の低下を防ぐことができます。 また純粋に ALU の演算能力不足を補うために低精度宣言が効果的な GPU もあります。 逆にこれらの宣言が全く意味を持っていない GPU もあります。 現在の Mobile 向け GPU はどれも設計思想が異なっており その特性は千差万別です。 最適化するためにはどこ
Modern GPU
© 2013, NVIDIA CORPORATION. All rights reserved. Code and text by Sean Baxter, NVIDIA Research. (Click here for license. Click here for contact information.) Modern GPU is code and commentary intended to promote new and productive ways of thinking about GPU computing. This project is a library, an algorithms book, a tutorial, and a best-practices guide. If you are new to CUDA, start here. If you'r
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GitHub - diku-dk/futhark: :boom::computer::boom: A data-parallel functional programming language
GitHub - japaric-archived/nvptx: How to: Run Rust code on your NVIDIA GPU
#IkaLog によるスプラトゥーンの画像解析と機械学習
https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/ffmpeg/1511-patch/FFMPEG-with-NVIDIA-Acceleration-on-Ubuntu_UG_v01.pdf
https://events.static.linuxfound.org/slides/2011/linuxcon-japan/lcj2011_linming.pdf
SQL+GPU+SSD=∞ (Japanese)