NVIDIA Thrust を用いた GPGPU による行列演算の実装方法こんにちは。アプリケーション共同開発部新卒エンジニアの高坂です。 本記事では、最近特に目にする機会の増えた人工ニューラルネットワークの演算処理を支える GPGPU 演算を簡単に実装できる NVIDIA 社の Thrust ライブラリについて、その使い方を簡単に説明します。 はじめに コンピュータにプログラムを実行させる場合、CPU に演算を行わせるのが一般的かと思います。近年の情報技術の向上により、CPU コアあたりの演算能力の向上、またコア数・スレッド数の増加による性能向上が著しく、コンピュータが現実的な時間で行えることの幅が確実に広がっています。 しかしながら、現在のフラッグシップサーバ CPU として Intel Xeon Platinum 8180 プロセッサを例にとると、一個あたりのコア数は 28 コア 56 スレッド、8ソケット構成をサポートしているので理論上 224 コア 4
GitHub - breach/thrust: Chromium-based cross-platform / cross-language application framework
