CPUとGPUのマルチスレッディングの違いについて - arutema47's blog
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日 つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。 マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。 ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。 （SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。） 本記事について 本記事はCPUとG
GeForce RTX 2060性能検証！GTX 1070 Ti拮抗の新メインストリーム (1/9)
2019年1月7日（日本時間）、NVIDIAはCES 2019のプレスカンファレンスにおいてTuring世代のメインストリームGPU「GeForce RTX 2060」を発表した。Turing世代のGPUは、現時点でDXR（DirectX Raytracing）に対応する唯一のGeForceファミリー（Turing以外ではVoltaのみDXR対応）であり、レイトレーシングのリアルタイム処理を補助するRTコアと、AIによる高画質化（DLSS）を行なうTensorコアを備えているのが大きな特徴だ。 Turing世代の下位モデルはどこまでこれらの機能をサポートするのかが話題となっていたが、今回のRTX 2060のリリースでメインストリーム向けでもDXRやDLSSが使えるGPUであることが判明し、NVIDIAの覚悟がまたひとつ明らかになった。 発売日が北米時間における1月15日、NVIDIAが同社
Training Material and Code Samples
Parallel Programming Education Materials Whether you’re looking for presentation materials or CUDA code samples for use in education self-learning purposes, this is the place to search! Please keep checking back as new materials will be posted as they become available. We recommended you subscribe to the following e-mail list to be kept informed of updates and any Parallel Programming education e
GPUの動作ログを確認する（取得編＠spyder） - Qiita
きっかけ きっかけは二つありまして １．KerasでImageDataGeneratorを使い大量の画像で学習したり batchサイズを大きくすると、GPUのメモリが不足して（？）計算が止まる事がある ２．Tensor coreを使うためにFP16で計算させたいが GPUにFP16でデータ渡ってるの？ そもそもTensor core動いてるの？ というわけでGPUのログを取れないかと調べておりまして @kuroyagi様の記事を参考に動かしてみました https://qiita.com/kuroyagi/items/e70c55cbc88fc0ed0220 @kuroyagi様の記事は**「Jupyter」を使用していましたが この記事では「spyder」**を使用しています 結論としてはログは取れるようになりましたが ログの中身の解説は全くありません() 確認環境 OS:Windows1
CUDA9.0のインストール(Win10_201809版） - Qiita
新しくPCを組んだので入れ方をメモ なんで9.0+V7.1かというとjetson TX2と同じにしたかった為 1.入れたものと入れた先の情報 1)インストールしたもの cuda_9.0.176 CuDNNv7.1 2)インストール環境 OS:Windows10Home GPU：GTX1070 GPUのドライバー：399.07 VS2015：Version 14.0.25431.01 Update 3 開発環境 (1)python3.6.6 (2)tensorflow1.10.0 (3)keras2.2.2 2.ソフトの入手 1)VS2015 ローカルにあったのを使用（） 2)CUDA9.0 ダウンロード 本体とパッチ４つを落とす 3)CuDNNの入手 ダウンロード 詳細略() 3.インストール 1)VS2015 入れるときはカスタムにしてC++とPythonのオプションを入る 2)CUDA
Visual Studio 2017 + OpenCV 3.4.1 + CUDA 10.0 + Intel TBB 2018U5 ビルド手順 - Qiita
環境 ・Windows 7 Professional 64bit ・Intel Corei7-3770K ・16GB RAM ・Geforce GTX 780 ・Visual Studio 2017 Version 15.7.0 ・CMake 3.12.0 事前準備 ・OpenCV 3.4.1 ダウンロード 「Sources」をクリックしてダウンロード。 ダウンロード後、解凍(e.g. C:\opencv\3.4.1) ※今回はエクストラモジュール入れてません。 ・Intel TBB ダウンロード 「tbb2018_20180618oss_win.zip」をクリックしてダウンロード。 ダウンロード後、解凍(e.g. C:\intel_tbb) 解凍後、下記パスをシステム環境変数に追加。 C:\intel_tbb\tbb2018_20180618oss\bin\intel64\vc14 C:
CUDA on Ubuntu 16.04 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? CUDA 10.0 Download (deb) sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install cuda cuDNN 7.3.1 cuda10 official wget tar xzf cudnn-10.0
CMakeでCUDAアプリケーション開発 - Qiita
この記事について CMakeを使って、CUDAアプリケーション開発用プロジェクトを作ります。WindowsとLinuxの両方でビルドできるようにします。 が、今回はLinux側は環境構築していないので、動作未確認です。 CMakeを使うことのメリット マルチプラットフォーム対応 インクルードパスやライブラリ設定を自動化できる (特に、GitHub等で他の人に渡すときに便利) 環境 Windows10 64-bit Visual Studio 2017 Community Version 15.6.7 _MSC_VER = 1913 CUDA 10.0 CUDAとVisualStudioのバージョン問題 CUDA 9.0だと、_MSC_VER = 1911以降のVisual Studioをサポートしていません。公式に言われているわけではなさそうですが、_MSC_VERのバージョンチェックでエ
ESXi6.7でGPUパススルーしてCUDA10とChainer4.4を使ってみる - Qiita
環境構築の流れ 以下の流れで構築します。 NICの設置 UEFI(BIOS)の設定 ESXiのインストール、ネットワーク設定 GPUパススルーの設定 Ubuntuのインストール UbuntuでGPUを使用するための設定 各種ソフトウェアのインストール 1. NICの設置 ESXiは対応しているNICが限られており、Realtek社などのオンボードNICは対応していないことが多いです。 IntelのオンボードNICなら対応しているかもしれませんが、今回使用するオンボードNICはRealtek社製であり非対応でした。 NICのドライバを入手してESXiのイメージを作り直す方法もありますが手間なので、今回はIntel NICを導入しました。 2. UEFI(BIOS)の設定 GPUパススルーするにはUEFI(BIOS)の以下の設定変更が必要です。 具体的な設定項目は使用するM/Bによって異なるた
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NVIDIA、暗号通貨の煽りを受けて2019年第4四半期は大幅減益 ～通年では増収増益
Unreal Engine 4がDXRによるリアルタイムレイトレに対応
【イベントレポート】 NVIDIA、レイトレをメインストリーム市場にもたらす「GeForce RTX 2060」 ～レイトレーシング性能は2080 Tiのちょうど半分で価格は半分以下
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【レビュー】明日発売のGeForce RTX 2070の実力をベンチマーク - PC Watch
Google ColaboratoryがCUDA9.2になってる - Qiita
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Quick Guide for setting up PyTorch with Window in 2 mins
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