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[CUDA] NVIDIA GPUやCUDA周りの互換性を理解したかった
よくわからなかったので、調べて整理しようとした試み。 Compute Capability GPU ハードウェアがサポートする機能を識別するためのもので、例えば RTX 3000 台であれば 8.6 であるなど、そのハードウェアに対応して一意に決まる。 アーキテクチャの世代が新しくなり、機能が増えるほど、この数字も上がっていく。 以下のリンク先に、Compute Capability と機能の対応表があるが、これを見ると（少なくとも執筆時点で） Compute Capability 7.x 以上でテンソルコアが使えるといったことがわかる。 それぞれの機種がどの値かは以下のサイトから確認できる。 NVIDIA Driver のバージョン Compute Capablity 一般向けの Compute Capability との関連性は見つからなかったが、データセンタ向けの資料には Maxwe
![[CUDA] NVIDIA GPUやCUDA周りの互換性を理解したかった](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/85cf8361e193b6c85a85ff11f6be3131360d96e7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--Zly7bMhc--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BCUDA%25255D%252520NVIDIA%252520GPU%2525E3%252582%252584CUDA%2525E5%252591%2525A8%2525E3%252582%25258A%2525E3%252581%2525AE%2525E4%2525BA%252592%2525E6%25258F%25259B%2525E6%252580%2525A7%2525E3%252582%252592%2525E7%252590%252586%2525E8%2525A7%2525A3%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%25259F%2525E3%252581%25258B%2525E3%252581%2525A3%2525E3%252581%25259F%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aeduidl%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzJkNDMwMDk1NTYuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
【2024】爆速でGCPにリモートAI開発環境を構築する方法🔥 - TC3株式会社｜GIG INNOVATED.
はじめに こんにちは、TC3 AIチームの@mumeco_mlです！弊社は2022/10からGCP Cloud Partnerとなっておりまして、現在GCP(Google Cloud Platform)のプロジェクトでの活用をより促進しております。今回は、このGCPの機能の1つであるCompute Engineを利用したAI開発環境の作り方をご紹介いたします。GCPのVMで開発環境を作る場合、大きく分けて事前にML用に用意された環境を利用する方法と、Dockerを使ってOS環境等も含めて作る方法があると思いますが、今回は前者を説明します。需要があれば、後者の解説も作ろうと思います。 クラウド開発環境の利点・欠点 利点 高額なGPUをオンデマンドで効率的に活用できる ローカルマシンの動作が重くならない 任意のマシンスペックを利用できる 欠点 使用時間に応じて課金される 実際に開発するまでに環
NVIDIA製GPUのPCI Expressのリンク速度を調べる（Linuxの場合）
はじめに 昨今ではPCI Express 4.0（Gen4）対応のCPU、マザーボード、GPUが一般的に流通するようになりましたね。 そんな中、GPUをセットアップしていて、ふと思いました。「本当にPCI Express 4.0で動作しているのだろうか？」と。 そこで今回は、PCI Expressの世代、帯域、レーン数などを調べる方法を整理してみました。 具体的には、以下の3つのコマンドを紹介します。 nvidia-smi -a nvidia-smi --format=csv --query-gpu=index,gpu_bus_id,name,pcie.link.gen.max,pcie.link.gen.current,pcie.link.width.max,pcie.link.width.current sudo lspci -s [バス番号] -vv nvidia-smiコマンドを使
クイックスタート: gcloud CLI を使用して Deep Learning VM インスタンスを作成する | Deep Learning VM Images | Google Cloud
フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 gcloud CLI を使用して Deep Learning VM インスタンスを作成する このページでは、Google Cloud CLI を使用して Deep Learning VM Images インスタンスを作成する方法について説明します。 準備 Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy wo
GitHub - XuehaiPan/nvitop: An interactive NVIDIA-GPU process viewer and beyond, the one-stop solution for GPU process management.
Informative and fancy output: show more information than nvidia-smi with colorized fancy box drawing. Monitor mode: can run as a resource monitor, rather than print the results only once. bar charts and history graphs process sorting process filtering send signals to processes with a keystroke tree-view screen for GPU processes and their parent processes environment variable screen help screen mou
第642回 仮想マシン上のmicrok8sからGPUを利用する | gihyo.jp
第641回では「LXDとmicrok8sでシングルサーバーをKubernetesクラスターにする」と題して、より高機能になったmicrok8sについて紹介しました。microk8sで構築したKubernetesがあれば、気軽にたくさんのCPUコアを使ってさまざまなワークロードを動かし、部屋を暖められます。でも、待ってください。そのサーバーにはもっと便利な熱源がありませんか？ そうGPUですね。本格的に寒くなる前に、Kubernetes環境からもGPUを使えるようにしましょう。 ホスト側でGPUパススルーの準備 第641回ではLXDの仮想マシンインスタンスの上にmicrok8sをインストールしました。つまりホストマシンのGPUを使うには、LXDの仮想マシンの中からGPUにアクセスできなくてはなりません[1]。コンテナの場合、第532回の「LXDのコンテナからGPUを利用する」などで手順を紹
MIT、未知の環境をドローンが模索しならが目的地を目指す自律飛行するためのリアルタイム・フレームワークを発表
MIT、未知の環境をドローンが模索しならが目的地を目指す自律飛行するためのリアルタイム・フレームワークを発表 2019-02-05 MITの研究チームは、未知の環境をドローンが自律飛行するためのリアルタイム・フレームワークを発表しました。 論文：Real-Time Planning with Multi-Fidelity Models for Agile Flights in Unknown Environments 著者：Jesus Tordesillas, Brett T. Lopez, John Carter, John Ware, Jonathan P. How 所属：Massachusetts Institute of Technology 本論文は、ドローン（無人航空機）を用いて、未知の環境を自律的に飛ぶ為の高速マッピングと計画を実行するための新しいフレームワークを提案します。
クラロワで世界一を決めるeスポーツ「Red Bull M.E.O. by ESL 2019 World Final」決勝まとめ
エナジードリンクのRed Bull(レッドブル)が主催するeスポーツ世界大会「Red Bull M.E.O. by ESL 2019 World Final」決勝トーナメントが、ドイツ・ドルトムントで行われています。第1回大会はモバイルゲーム「クラッシュ・ロワイヤル(クラロワ)」で世界一の座が競われています。 Red Bull M.E.O. by ESL | Clash Royale Mobile Esports https://www.redbull.com/my-en/events/meo/ Clash Royale Red Bull M.E.O. by ESL Group Stage | ESL Play https://play.eslgaming.com/clashroyale/global/clashroyale/major/red-bull-meo/group-stage/
Nintendo Switch system software - Wikipedia
The Nintendo Switch system software (also known by its codename Horizon)[3] is an updatable firmware and operating system used by the Nintendo Switch video game console. It is based on a proprietary microkernel. The UI includes a HOME screen, consisting of the top bar, the screenshot viewer ("Album") Icons, and shortcuts to the Nintendo eShop, News, and Settings. Technology[edit] OS[edit] Nintendo
PFNのエンジニアさんが公開してるJupyter Notebookが実践的なハンズオン形式でディープラーニング（Chainer）の入門に最適 - karaage. [からあげ]
Chainerでディープラーニング ここのところ、ディープラーニングのフレームワークはTensorFlowを使っています。以前はChainerも使っていたのですが、Chainer v2.0になり、以前画像認識とか試していたコードも動かなくなってしまい、やる気を失っていたのですよね。 そんな折、たまたまNVIDIAの機械学習のセミナを受ける機会があったのですが、GPU(Titan)積んだサーバに、Jupyterの環境が構築されていて、参加者はサーバにアクセスしてエンターキー連打していくだけでそれっぽい結果が出て、凄いやった気分になるし、絶対初心者は自分で環境出来ないからNVIDIAの環境にお金払うことになるしで、とてもよく設計されたセミナでした。 と書くと凄い悪徳セミナのようですが、Jupyterを使って、説明を読んでから、実際にコードを実行してその結果を確認していくというハンズオン形式は、
![PFNのエンジニアさんが公開してるJupyter Notebookが実践的なハンズオン形式でディープラーニング（Chainer）の入門に最適 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e53bb13cf631b1e3bc72b3ac943fb336b5db04c0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20171002%2F20171002221628.png)
西川善司の3DGE：GeForce RTX 20完全理解。レイトレ以外の部分も強化が入ったTuringアーキテクチャにとことん迫る
西川善司の3DGE：GeForce RTX 20完全理解。レイトレ以外の部分も強化が入ったTuringアーキテクチャにとことん迫る ライター：西川善司 SIGGRAPH 2018のタイミングで新世代GPUアーキテクチャ「Turing」（テューリング）と，Turing採用のGPU「Quadro RTX」を発表したNVIDIAは，その直後のgamescom 2018において，Turing世代のゲーマー向けGPUとなる「GeForce RTX 20」も発表した。 Jonah M.Alben氏（SVP, GPU Engineering, NVIDIA） 筆者の連載ではこれまで，発表時点の情報に基づいて独自に考察を行ったり，突発的に開示された追加情報の解説を行ったりしてきたわけだが，ついに，Turingアーキテクチャの詳細情報が解禁となったので，今回はそのあたりをとことん紹介してみたいと思う。 なお
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CUDA 10.2 or CUDA 11.0 for RTX3060
RTX3060x2のGPUで激安ローカルLLMマシンを構築。 by Yuichiro Minato | blueqat
単精度、倍精度、多精度、混合精度コンピューティングの違いとは? | NVIDIA
NVIDIAの「Jetson Nano開発者キット」が店頭入荷、価格は12,800円電源アダプタ付きのスターターキットもあり
Tesla 社、自動運転車メーカーの水準を引き上げる | NVIDIA
Console Security - Switch
UDOO X86 with GeForce GTX 1060 GPU
GitHub - Syllo/nvtop: NVIDIA GPUs htop like monitoring tool
