CUDAのライセンスを調べてみた - とりあえず日記
CUDAのインストール時に表示されるライセンスを超簡単に調べてみました。 以下ライセンスの抜粋。 gdb/Open64 A. Licensee’s use of the following third party components is subject to the terms and conditions of GNU GPL v2.0: 1.gdb 2.Open64 CUDAをgdb/Open64上で使うときはGNU GPL v2.0で使ってね！という意味でしょうか。 gdb (The GNU Project Debugger) http://www.gnu.org/s/gdb/ Open64 Open64はコンパイラのようです、初めて知りました。 Open64はもともとSGIで開発されていたPro64コンパイラをベースとしたコンパイラプロダクト。C/C++、Fortranのコンパ
TAUcuda（TAUのCUDA経由のGPUのイベントの収集機能）の使い方
戻る TAUcuda（TAUのCUDA経由のGPUのイベントの収集機能）の使い方 インストールに必要なもの ・cudaに対応したGPUを搭載したvideoカードがささっており、cudaのドライバやツールキットがインストールされたLinux環境 Tauのダウンロード オレゴン大学の研究室のサイトからダウンロードしてくる。 http://www.cs.uoregon.edu/research/tau/downloads.php Tauのインストール ./configure 、make install configure時に最低限必要な-cudaオプションを選ぶ→ツールキットをインストールしているディレクトリ(ディフォルトでは/usr/local/cuda)を指定する。 オプション指定例 -cuda=/usr/local/cuda ・インストール後tau_execのあるディレクトリ(自分の環境で
CUDA用メモリクラス(素体): 晶紀の館 第2別館
CUDAのプログラムは、思い切りシンプルにすると、こんな感じになります。 const int N = 256; float* h_A = (float*)malloc(sizeof(float)*N); float* d_A; cudaMalloc((void**)&d_A, sizeof(float)*N); for (int i = 0; i < N; i++) h_A[i] = i; cudaMemcpy(d_A, h_A, sizeof(float)*N, cudaMemcpyHostToDevice); func<<<1, N>>>(d_A); cudaMemcpy(h_A, d_A, sizeof(float)*N, cudaMemcpyDeviceToHost); free(h_A); cudaFree(d_A); メモリを確保する GPUにデータを送る 計算する GPUから
Research Group Programming Languages / Methodologies: CuPP
28.02.2009: Version 0.1.1 has a bug that requires all CUDA kernels to be compiled with the option "-DNVCC". This will be fixed in the next release. 16.01.2009: The paper "CuPP -- A framework for easy CUDA integration" was accepted for HIPS 2009. Introduction CuPP is our newly developed C++ framework designed to ease integration of NVIDIAs GPGPU system CUDA into existing C++ applications. CuPP pr
CUDAアトミック関数 - PukiWiki Plus!
アトミック関数 あるスレッドがグローバルメモリやシェアードメモリ上のデータを読み込み，修正し，書き込む(read-modify-write)という一連の処理を行うとき，その処理中にそのメモリ領域に他のスレッドが書き込みが行われないようにしたい場合があります．CUDAにはこれを保証するアトミック関数が用意されており，32bitまたは64bitワード長のread-modify-write操作中に他のスレッドからの干渉を防いでくれます． CUDAのアトミック関数はその名前がatomicから始まっているのでわかりやすいと思います． また，signed integerとunsigned integerのみ対応しています(atomicExch()を除く)． 各関数は引数として，intもしくはunsigned intのアドレスと値を取ります (atomicExch()はfloatも，atomicInc
プログラミング/CUDA/Fermi Compatibility Guide日本語訳 - futada wiki
Fermi Compatibility Guide日本語訳 NVIDIAが公開しているFermi Compatibility Guide for CUDA Applications Version 1.3 (8/17/2010)の日本語への意訳です。 http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/3_2_prod/toolkit/docs/Fermi_Compatibility_Guide.pdf 原文copyright：© 2010 NVIDIA Corporation. All rights reserved. 自分の勉強のために訳しているだけで、未保証です。 ソフトウェア要件 この文書について このFermi Compatibility Guide for CUDA Applicationsは、CUDAアプリケーションがFerim
Ubuntu 10.10にCUDAをインストールした時のメモ - irieめも
先日、「Ubuntu 10.04にCUDAをインストールした時のメモ - irieめも」という日記を書きましたが、Ubuntuを10.10にアップグレードしてCUDAも新しいバージョン (3.2 RC2) を入れ直したので、もう一度まとめてみました。前回とほぼ同じ手順ですが、少し違う点もあります。 インストールは以下の順序で行います。 Ubuntu 10.10 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 3.2 RC2 GPU Computing SDK 3.2 RC2 CUDA 3.2 の正式版がリリースされたので更新しました。(10/12/05) Ubuntu 10.10 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。使用するPCが Core i7 CPU + メインメモリー 12GiB
GPGPU 勉強会 - CUDA library
thrust <URL:http://code.google.com/p/thrust/> STLのようなコンテナが扱えるようになります。mallocとかfreeをしなくてすむようになるし、sortとかもついてきます。 インストールするには、 # Non-members may check out a read-only working copy anonymously over HTTP. svn checkout http://thrust.googlecode.com/svn/trunk/ thrust-read-only として、レポジトリを取得し、 cp -ri thrust-read-only/thrust /usr/local/cuda/include/ thrustフォルダの中身をCUDAのインクルードディレクトリに入れるとよいです。 GPUWorker <URL:http
CUDAでFunctorを使う 捕捉 - fjnlの生存記録のような何か
CUDAでFunctorを使う - fjnlの生存記録のような何かに対する捕捉です。 当初、CUDAはデバイスコードへのパラメータをshared memory経由で渡していました。しかし、Compute Capability 2.0*1からはconstant memory経由で渡されるように変更されています。shared memoryに比べればconstant memoryは容量に余裕がある事が多いため、これは嬉しい変更であると思います。 さて、メンバのないfunctorは、以下のようにPTX上では1バイトの変数として扱われています。Compute Capability 2.0以前向けのコードでshared memoryをカツカツに使っている場合には、functorを使いたくても使えないという場合があるかもしれません。(レアケースすぎるかなぁ…) .param .align 1 .b8 _
[CUDA] GPUデバイスからprintfする - fjnlの生存記録のような何か
CUDA Toolkit 3.1からデバイスからprintfを発行できるようになりました．ただし，Device Capability 2.0以降のデバイスでなければサポートされていないので，GTX480といったいわゆるFermiアーキテクチャのカードが必要です． #include <stdio.h> __global__ void test() { printf("Hello world from %d of %d\n", threadIdx.x, blockDim.x); } int main() { test<<<1, 32>>>(); cudaThreadSynchronize(); return 0; } printfが使えるようになったとはいえ，CPUのように使うわけにはいきません．制限事項については，CUDA Programming ManualのB.14のFormatted
![[CUDA] GPUデバイスからprintfする - fjnlの生存記録のような何か](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a55bef3faa5d57daf28b8fc4712c2e1e77e03bef/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17680117127165900143%2F17680117127165904424%2F1558748460)
NVIDIAフォーラム
http://http.download.nvidia.com/developer/SDK/Individual_Samples/DEMOS/common/NvCpl.zip からダウンロードしたサンプルコードに手を入れて実行した結果、取得できました。 参考までに試したコードを載せておきます。 // Load NVCPL library HINSTANCE hLib = ::LoadLibrary("NVCPL.dll"); if (hLib != NULL) { // Get the NvCplGetThermalSettings function pointer from the library fNvCplGetThermalSettings NvCplGetThermalSettings = (fNvCplGetThermalSettings)::G
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南関東の「いろんなところから富士山が見える」状況に驚きつづけている 大阪から東京に引っ越して３０年以上経つが、じわじわと蓄積されてきた驚きがついに閾値を超えたので筆を執った次第である。正確には「ポメラ DM250を起動してmenuキーを押して新規作成を選んだ」のだが、ポメラを持っていなかったら、さらに驚きが蓄積されていないと…
install cuda 3.2 RC di ubuntu 10.04
fiuuuh…akhirnya cuda versi 3.2 bisa keinstall di ubuntu 10.04 caranya yang pertama kesini dulu http://developer.nvidia.com/object/cuda_3_2_toolkit_rc.html download Developer Drivers for Linux (260.24), CUDA Toolkit for Ubuntu Linux 10.04, GPU Computing SDK code samples install Developer Drivernya kayak biasanya aja : sudo /etc/init.d/gdm stop sudo ./devdriver_3.2_linux_32_260.24.run tapi berhubung
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Ocelot : Binary translator for PTX.
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CUDAでの愚かなミス