CUDAを使ったGPUプログラミング超入門 - Qiita
ゼロから始めるGPU Computing http://www.gdep.jp/page/view/248 一般的に数倍～100倍以上の速度と言われている 補足：なぜ演算性能が高いのか？ GPUでは、CPUに搭載されている分岐予測・投機実行 アウトオブオーダーが簡素化されており、その分、コア数を増やすことができる。 分岐予測・投機実行とは？ 条件分岐した際の処理を前もって実行しておくこと。 過去の実行履歴から実行される可能性の高い命令を実行しておく。 [イメージ] ---------------------------------------------------- arr = [1, 3, 5, 7, 8]; for (elm as arr){ if(elm % 2 == 1){ echo "odd"; //奇数が続くためCPUは事前にこの処理を予測し実行しておく }else{ ech
第456回 Ubuntu 16.04 LTSでCUDA 8.0を使用する | gihyo.jp
NVIDIAが提供するCUDAは、NVIDIA製のGPUを用いて高速な並列処理を行うためのプラットフォームであり、ツールキットです。ここ数年話題になっている深層学習でも基本的な技術の一つとして採用されています。今回はこのCUDAの最新版である8.0をUbuntu 16.04 LTSにインストールする方法を紹介しましょう。 CUDAを使うために必要なハードウェア グラフィック処理の心臓部であるGPU（Graphics Processing Unit）は、その用途からシェーダーの汎用化・並列化が進んだ結果、特定の精度の単純な計算処理であればCPUの数倍の能力を持つまでに至りました。これは3Dゲームを主体としたCGのレンダリングに使われるべく進化したのですが、せっかくの計算能力をゲームだけに使うのはもったいないとして生まれたのが「GPGPU（General-Purpose computing o
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