CUDAを使う：tech.ckme.co.jp
ここではGPGPU向け統合環境の一つ、NVIDIAのCUDA（Compute unified device architecture）を使って、大規模並列計算を行ってみる。 NVIDIAによれば、並列度の高い処理ではCPUと比べておよそ10倍以上の速さで処理できるという。 なお、CUDA環境をインストールすると、自動的にOpenCLも使えるようになる。OpenCLに関しては別項を参照。 目次 CUDAのインストール（Linux編） - LinuxにCUDA環境をインストール CUDAのインストール（Windows編） - Windows XPにCUDA環境をインストール CUDAのインストール（Mac OS X編） - Mac OS XにCUDA環境をインストール 初めてのプログラム - とりあえずCUDAでのプログラムに慣れてみます 拡散方程式を解く - より実用的な処理の一例として拡散
CUDAを使う - メモリアクセス：tech.ckme.co.jp
目次 >> CUDA >> メモリアクセス CUDA - メモリアクセス CUDAは、コンピュータ上のRAM、グラフィックカード上のRAMなどいくつかのメモリをもつ。 それぞれのメモリは、アクセス速度やアクセスできる範囲などが違う。 具体的には、コンピュータ上のメインメモリには直接アクセスはできない。そのため、cudaMemcpyを使って、メインメモリからグラフィックカード上のメモリへ転送してやる必要がある。 一方、グラフィックカード上のメモリにもいくつか種類があり、一つはグローバルメモリであるが、これは同一グリッド内であれば、どのブロック、どのスレッドからもアクセスできる。 一方、シェアードメモリは同一ブロック内のスレッドからしかアクセスできないものの、グローバルメモリに比べて、きわめて高速にアクセスできる。 今回は、これらの違いがどの程度実行速度に影響するか調べてみた。なお今回使用して
CUDA のインストール - 最適化問題に対する超高速＆安定計算
レフェリーで CUDA 関係の論文が来たので、CUDA をインストールして使ってみることにした。手元にあった GeForce 8xxx 系は 8600GTS だけなので、GeForce 8800GTS 512MB を購入した。現在は Fedora 7 が正式サポートだが、手元に Fedora 7 のマシンが無いので、Fedora 8 で試してみた。 1: CUDA のダウンロード (Fedora 8 x86_64 の場合) CUDA Toolkit version 1.1 for Fedora 7 CUDA SDK version 1.1 for Linux NVIDIA Driver for Linux with CUDA Support (169.09) 2: NVIDIA ドライバのインストール yum install kernel-devel yum install freeglu
Microsoft PowerPoint - Workshop20071003[読み取り専用]
知識・統計情報システム&ソリューション 株式会社EASIZE www.easize.jp CUDAでの高速計算 第46回 超高速計算研究会 2007年10月3日 株式会社EASIZE 知識・統計情報システム&ソリューション 株式会社EASIZE Agenda Agenda 1. 2. 3. 株式会社EASIZEの紹介 GPGPUの概要 CUDAでのプログラミング 1. 2. 3. 4. 5. CUDAとは? CUDAの構造 プログラム例 注意点 CPUとの速度比較 製品概要 プログラム例 www.easize.jp 4. 5. 6. VELOXの紹介 1. 2. 今後の課題 参考 知識・統計情報システム&ソリューション 株式会社EASIZE 会社概要 会社概要 社名 所在地 株式会社EASIZE EASIZE Co., Ltd. 〒600‐8148 京都府京都市下
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第46回の超並列計算研究会
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GPGPUのキラーアプリケーションは「グラフィックス」 － ＠IT
