初めて気がつく瞬間 子どもと一緒に過ごすようになってから、初めて食べるものの反応を楽しみにしてきた。初めてのコーラとか、初めてのグミ、初めてのガリガリくんとか。明らかにおいしいものじゃなくてもいい。初めてのウニとか初めてのゴーヤとか。目を見開いて驚いたり、文字で表現し…
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初めて気がつく瞬間 子どもと一緒に過ごすようになってから、初めて食べるものの反応を楽しみにしてきた。初めてのコーラとか、初めてのグミ、初めてのガリガリくんとか。明らかにおいしいものじゃなくてもいい。初めてのウニとか初めてのゴーヤとか。目を見開いて驚いたり、文字で表現し…
CUDA - Wikipedia
CUDA（Compute Unified Device Architecture：クーダ）とは、NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム（並列コンピューティングアーキテクチャ）およびプログラミングモデルである[5][6][7]。専用のC/C++コンパイラ (nvcc) やライブラリ (API) などが提供されている。なおNVIDIA製GPUにおいては、OpenCL/DirectComputeなどの類似APIコールは、すべて共通のGPGPUプラットフォームであるCUDAを経由することになる[8]。 CUDAの処理の流れ 1. メインメモリ（ホストメモリ）からデータをGPU用メモリ（デバイスメモリ）にコピーする。 2. CPUがGPUに対して処理を指示する。 3. GPUが必要なデータを取り込み各コアで並列実行する。 4. 結果をGPU用メモリか
GPGPU - Wikipedia
GPGPU（General-purpose computing on graphics processing units; GPUによる汎用計算）とは、GPUの演算資源を画像処理以外に応用する技術である[1][2]。ビッグデータなどに対し大量の科学技術計算などを実行できるため、広く使われるようになった[3]。2022年、単一マシンとしては世界初のエクサスケールコンピュータとなった米HPEの「フロンティア」にもベクトル計算用にAMDのGPUが搭載されるなど、世界最速を競うスーパーコンピュータでの利用も一般的である。 GPGPUは、GPUが持つベクトル計算機としての特性を活かした汎用的なストリーム・プロセッシングの一形態である。GPUはコンピュータゲームで多用されるリアルタイム画像処理向けのデータ並列計算とパイプライン処理に特化した命令発行形態を持ち、またGPUとメインメモリ間の帯域幅は通例狭
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