Tutorial - pycuda 2025.1.1 documentation
Tutorial¶ Getting started¶ Before you can use PyCuda, you have to import and initialize it: import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit from pycuda.compiler import SourceModule Note that you do not have to use pycuda.autoinit– initialization, context creation, and cleanup can also be performed manually, if desired. Transferring Data¶ The next step in most programs is to transfer data onto
第７回 CUDAプログラミングモデル② | G-DEP
第７回 「CUDAプログラミングモデル②」 ＜＜ 第６回 ｜ 目次に戻る ｜ 第８回 ＞＞ 第７回はCUDAプログラミングの続きということで、実際のCUDAのC言語拡張について、関数識別子、メモリへのアクセス、同期処理などについての説明を混ぜながら解説していきます。 CUDAではホスト側とデバイス側で分けて処理が行われ、デバイス側だけで処理が終わるということはありません。そこで、関数がホストとデバイスのどちらで実行させるものなのか、またメモリ上のどこに変数や配列を置くのか、といったことを指定することが出来る識別子があります。 前回6.2で、CUDAでは動作するハードウェアをCPUとGPUで分けて考え、それぞれをホストとデバイスと呼ぶ、という説明をしました。また、そのデバイス側で実行されるプログラムの事を「カーネル」と呼びます。 カーネルはC関数に以下の制約がついた特徴を持って
Mac OSX 10.10 (Yosemite)にpycudaをインストール
今回、仕事の関係でCUDAを使うことになった。 CUDAとはNVIDIAが提供するGPU向けのC言語ライブラリです。 要するにcudaというライブラリを使うとNVIDIA製のGPUを使った計算ができます。 一般的にGPUはCPUよりも格段に並列処理能力が高いため、 上手く利用することで低予算ながらスーパーコンピューター並みの速度を実現できます。 ゲームとかでの物理演算とかもこういうのを利用していると思います。 私は元々pythonで書いていたものをcudaで並列化したかったので、 pythonのライブラリも使えるpycudaを利用することにしました。 pycudaを使うとC言語でCUDAを書くよりも楽らしいですよ。 で、私の環境ってMac OS X Yosemite なんですけれど、 web上を探してもYosemite におけるpycuda環境構築の情報が乏しかったので少し手間取りましたが
【レポート】「CUDA」技術の全貌 - GeForce 8800を汎用ベクタプロセッサとして活用!? (1) GPGPUでは制約が多すぎる | パソコン | マイコミジャーナル
CPU並のプログラマビリティを身につけたDirect X10世代プログラマブルシェーダ4.0仕様(SM4.0:Shader Model4.0)対応GPUの活躍の場を広げる意味合いから、NVIDIAはGPUにグラフィックス以外の汎用アプリケーションを走らせる「CUDA」構想を発表した。 命令指向コンピューティングとデータ指向コンピューティング コンピューティングには2タイプがあるとNVIDIAは分析する。1つは「命令指向」(Instruction Centric)、そしてもうひとつは「データ指向」(Data Centric)だ。 「命令指向」(Instruction Centric)コンピューティング CPUの進化の方向性 「データ指向」(Data Centric)コンピューティング GPUの進化の方向性 CPUが取り扱うテーマはまさしく「命令指向」であり、複雑な構造を持ったタスクがシーケ
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