【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
FFTW Tips
Copyright (c) 2003 Koichi OKADA まず「取扱説明書」をお読みください。 はじめに FFTW とは FFTW とは 1 次元またはそれ以上の次元の 任意のデータサイズについて DFT を行うことのできる C のライブラリです。 単体で高速なだけでなく Multi Thread や MPI にも対応可能です。 2003/04 に FFTW Version 3.0 がリリースされました。 SIMD support (SSE/SSE2/3DNow!/Altivec) が追加される等、いろいろと美味しそうです。 ただし Version 2 以前と API に互換性はありません。 また、MPI に関しては現状(2003/07/01 時点において) 3.0 では未実装のようです。 ライセンス FFTW のライセンスは GPL です。 従って FF
141 WebLog: 高速フーリエ変換ライブラリ FFTW ver 3 の使い方
思ったこと、考えたこと、プログラミング、画像処理、ケータイについて、つらつらと書いてます。いわゆる日記かな。 # 高速フーリエ変換ライブラリ FFTW ver 3 の使い方 画像処理やってると FFT （高速フーリエ変換）をよく使います。名前に「高速」と付いてますが、それは DFT（離散フーリエ変換）を高速に実行出来るアルゴリズムだからです。 DFT を普通に実行するよりかなり高速に実行出来るので良いのですが、純粋な FFT アルゴリズムでは信号サイズが２の累乗（ 2, 4, 8, 16, ...）でないといけないと言う、かなり使いにくい仕様/制限があります。 そこで、この使いにくい仕様をどうにか簡単に克服しようと色々なアルゴリズムが提案されています。また、それらのアルゴリズムでは、簡単に FFT が出来るだけでは無く、 FFT を更に高速実行できるように工夫されています（普通に書かれた
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