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
NVIDIA，2014年を目処に「Tegra」で64bitアーキテクチャ採用。CUDAのオープン化でエコシステムの拡大を図る
NVIDIA，2014年を目処に「Tegra」で64bitアーキテクチャ採用。CUDAのオープン化でエコシステムの拡大を図る ライター：米田 聡 GTC Asia 2011の会場は，北京市内に位置する「国家会議中心」（China National Convention Center：CNCC）だ 中国・北京において2011年12月14〜15日の日程で開催されたNVIDIA主催のイベント「GPU Technology Conference Asia 2011」（以下，GTC Asia 2011）は，GPUコンピューティングをテーマとした開発者向けのイベントである。 当然，話題としてゲームの話が直接聞けるというものではなかったが，GPUメーカーであるNVIDIAがいま何を推進しているのかを知ることは，今後のゲームを考えていくうえでいろいろと参考になるはずだ。 というわけで，GTC Asia 2
エクサを目指せ！──「NVIDIA GTC Workshop Japan 2011」基調講演
超並列演算処理で重要なのは“消費電力” エヌビディア ジャパンは、7月22日にCUDA環境を利用する開発者に向けた「NVIDIA GTC Workshop Japan 2011」を行った。基調講演では、NVIDIA共同創立者 兼 上級副社長のクリス・A・マラコウスキー氏がこれからのGPUコンピューティングに求められる課題について説明した。また、エヌビディアジャパン代表 兼 米国本社上級副社長のスティーブ・ファーニー・ハウ氏が、日本のおけるGPUコンピューティングの現状を紹介した。 マラコウスキー氏は、薬品、地球物理、天体、工業設計などの各種シミュレーションで演算とその結果の視覚化などのコンピューティング利用は、科学技術の作業において、“第3の柱”として重要なものであると述べた。そのうえで、薬品開発では、従来数時間から数日を要していた分子レベルの分析演算をTeslaで数秒に短縮でき、また、従
Ubuntu 10.04にCUDAをインストールした時のメモ - irieめも
CUDAの使えるGPU (GeForce GTX 470) を搭載したPCを購入して、Ubuntu 10.04環境にインストールしてみたので、手順をまとめてみました。 下の動画は、CUDAをテストするために作った数値計算のプログラムの結果から gnuplot と ImageMagick を利用して作成したものです。 インストールは以下の順序で行います。 Ubuntu 10.04 NVIDIA製ディスプレイドライバ CUDAプログラムのコンパイルに必要なライブラリ等 CUDA Toolkit 3.1 GPU Computing SDK 3.1 Ubuntu 10.04 インストール方法はいろいろなところに書かれているので、ここでは省略します。今回使用したPCは Core i7 CPU + メインメモリー 4GiB ということで、64bit版を入れました。 余談ですが、メモリーはその後12Gi
CUDAとGPUコンピューティングの広がり
CUDAの普及 2006年にG80世代のGPUとともに発表されたCUDAは、当初は大学や独立の研究機関などを中心に、新しい計算手法あるいは計算の加速方法として注目を受け始めました。 研究者や専門家の皆さんが自らの研究課題をCUDA Cを使ってプログラミングすることにより、これまで数日間かけて行っていた計算内容を数時間に短縮することが可能になりました。 また、GPUの高い計算能力が新たな研究課題への取り組みを可能にし、GPUコンピューティングの学術研究目的への利用が広がりました。 その研究成果は各専門分野の学会やNVIDIAのCUDAゾーンなどでも公開されてきました。 このような状況の中で、2008年にCUDAの利用方法について、1つの転機が訪れました。 2008年6月に米Elemental Technologiesが発表した「BadaBOOM Media Converter」のトランスコー
世界最高速クラスなスパコン「TSUBAME 2.0」の作り方
「GPGPUを載せれば速くなる？ そんな単純な物じゃない」――東京工業大学の学術国際情報センターの松岡 聡教授、同じく青木尊之教授が、NVIDIA主催のイベント「GPGPUコンピューティング2010」の基調講演で、現在建設中の世界最高速クラススーパーコンピュータ「TSUBAME 2.0」の高速化の秘密を明かした。 GPGPUを使う理由は高速演算だけじゃない！ 最初に登壇したNVIDIAの特別研究員、デビッド・B.カーク氏は「GPGPUを使えば高速演算できる。というだけでは、もう驚きではない。GPGPUを使う理由はほかにある」と切り出した。 世界第2位のスーパーコンピュータ「Dawning Nebulae」（中国）は、4640個のTesla（GPU）を並列演算することで、1.27Pflopsを叩き出す。しかし、現在は単に演算処理性能を競うだけでなく、消費電力あたりの演算処理性能が重視されてい
CUDA Information Site
NVIDIA CUDA Information Site — unleash the power of GPU / GPUのパワーを引き出そう — NVIDIA CUDA Information サイト（以下「本サイト」）は、マルチコアソリューションを提供するフィックスターズの技術者有志が運営する、NVIDIA CUDAの普及と利用促進を目的とする情報公開と情報交換のためのサイトです。 本サイトでは、NVIDIA社が発売するGPUアクセラレーターボードTesla C1060/S1070 (Tesla）上のCUDAアプリケーション開発に関する情報を中心として、GPUに関する各種の情報をお伝えします。
Luciad | NVIDIA
NVIDIA® のデータ センター GPU を使用することで、最も要求の厳しい HPC やハイパースケール データ センターのワークロードを高速化できます。データ サイエンティストや研究者は、エネルギー探査からディープラーニングまで、幅広いアプリケーションで、従来の CPU よりもはるかに高速に数ペタバイトのデータを解析できるようになりました。さらに、NVIDIA のアクセラレータは大規模なシミュレーションをかつてない速さで実行するために必要な馬力を提供します。また、NVIDIA GPU によって、仮想デスクトップ、アプリケーション、ワークステーションに最高のパフォーマンスとユーザー密度をもたらします。 NVIDIA のパートナー企業は、多様な AI、HPC、アクセラレーテッド コンピューティング ワークロードに対応できるさまざまな最新サーバーを提供しています。NVIDIA は、ワークロー
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
