Raspberry PiでGPGPU - Qiita
Raspberry PiでGPGPUを行う為の**PyVideoCore**というPythonライブラリを作りましたので紹介します。 Raspberry PiのGPU Raspberry PiシリーズはBroadcomのVideoCore IVというモバイル向けGPUを搭載しています。このGPUは公式にリファレンスガイドが公開されています。これは2014年2月にRaspberry Pi財団への誕生日プレゼントとしてBroadcomが公開したものです。この文書のおかげで、VideoCoreをハックする事が可能になりました。 VideoCore IVは12個のQuad Processing Unit (QPU)を搭載しています。各QPUは16 wayのSIMDプロセッサであり、1命令で4ワード×4サイクル(つまり長さ16)のベクトル計算を行います。各QPUは加算系と積算系の2つの演算を同時に実
NVIDIAのハイエンドGPU「Titan V」は計算結果がその度に異なる気分屋すぎて技術者が悲鳴
NVIDIAのハイエンドGPU「Titan V」をシミュレーションに利用するある技術者が、計算の度に計算結果が変わるのでお手上げだと悲鳴を上げています。The Registerは「2＋2＝4、いや、4.1……やっぱり4.3」ということかと、気まぐれなTitan Vの計算ゆれ現象をからかっています。 2 + 2 = 4, er, 4.1, no, 4.3... Nvidia's Titan V GPUs spit out 'wrong answers' in scientific simulations • The Register http://www.theregister.co.uk/2018/03/21/nvidia_titan_v_reproducibility/ NVIDIAのTitan VはVoltaアーキテクチャを採用したGPUで、5120個のCUDAコアと12GBのHBM2
GitHub - Idein/py-videocore: Python library for GPGPU on Raspberry Pi
This is work in progress project. Backward compatibility is not guaranteed. PyVideoCore is a Python library for GPGPU on Raspberry Pi boards. The Raspberry Pi SoC integrates Broadcom VideoCore IV graphics core. It has 12 quad processor units (QPU) which is a dual-issue 16 way (4 way pipelined and 4 way true) SIMD processor. Read the following guide thoroughly to study its architecture. VideoCore(R
NECを退職し、新会社を立ち上げました。 - KaiGaiの俺メモ
ご報告が遅れましたが、6月30日付で新卒の2003年から14年あまり勤務したNECを退職しました。 また、本日、東京法務局品川出張所においてヘテロDB株式会社の登記申請を行い、また、併せて新会社のチーフアーキテクト兼代表取締役社長に就任しました。 今後は、前職では実現できなかった、GPUやSSDなどヘテロジニアスな計算機資源を活用する事で、高性能、低価格、使いやすさを両立するデータベース製品の事業化を目指していく事になります。 どうぞよろしくお願いいたします。 web: http://heterodb.com/ 弊社が入居する西大井創業支援センター（品川区） 10年以上も勤務した会社を辞めてスタートアップを立ち上げるというのは、おそらく人生の中でも上位に食い込むビッグイベントの一つだと思うので、今の決意や創業に至る一連の流れについて記録を残しておこうと思います。 （書き下してみたら意外と長
Raspberry PiのGPUで数値計算: (2)QPUの特徴 - Qiita
Raspberry PiのGPUで数値計算: (2)QPUの特徴 http://qiita.com/Terminus-IMRC/items/7406fa835d6510790406 の続きです． QPUコア 前回説明した通り，QPUはVideoCore IV内に存在するプロセッサです．/boot/config.txtで指定されたgpu_freqの周波数で動きます．デフォルトではRaspberry Pi 1，2では250MHz，Raspberry Pi 3では400MHzです．QPUは物理的に3*4=12基あり，その中に物理的に4コアあり，それぞれのコアが4クロックで4コアをエミュレートします．すなわち，QPU全体をみるとgpu_freq/4=62.5または100MHzで動作する仮想的なコアが12*4*4=192個存在することになります．後述の通り，ALUが1命令で32ビットの加算と乗算を同
The Best GPUs for Deep Learning in 2023 — An In-depth Analysis
OverviewThis blog post is structured in the following way. First, I will explain what makes a GPU fast. I will discuss CPUs vs GPUs, Tensor Cores, memory bandwidth, and the memory hierarchy of GPUs and how these relate to deep learning performance. These explanations might help you get a more intuitive sense of what to look for in a GPU. I discuss the unique features of the new NVIDIA RTX 40 Amper
OpenGL および OpenCL グラフィックスを扱う Mac コンピュータ - Apple サポート (日本)
OpenGL および OpenCL グラフィックスを扱う Mac コンピュータ macOS のアプリケーションでは、Mac に搭載されている最新のグラフィックプロセッサ (GPU) を最大限に活用するため、OpenCL や OpenGL が使われています。Mac でサポートされている OpenGL および OpenCL のバージョンについて説明します。 下表には、Mac でサポートされている OpenCL および OpenGL のバージョンをまとめています。 各 GPU のハードウェア性能によって、サポートされる OpenCL および OpenGL のバージョンは異なります。一部の GPU は OpenCL をサポートしないため、「—」と記載されています。具体的なバージョンの要件があるアプリケーションもあります。 iMac
Announcing Alacritty, a GPU-accelerated terminal emulator
Alacritty is a blazing fast, GPU accelerated terminal emulator. It’s written in Rust and uses OpenGL for rendering to be the fastest terminal emulator available. Alacritty is available on GitHub in source form. Alacritty running vim inside tmux Alacritty The rest of this post discusses what Alacritty is, why it was built, who it’s targeted at, and some architectural decisions that have enabled its
GPGPUで爆速でオセロを解く 【KMC Advent Calendar 2016 19日目】 - prime's diary
はじめに この記事はKMC Advent Calendar 2016の19日目の記事です。 www.adventar.org GPGPUとは 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の目的に応用する技術のことである。 (出典: GPGPU - Wikipedia ) GPUは並列演算に特化しており、大量のスレッドをハードウェアで処理でき、汎用CPUに比べて演算処理性能が高いという特徴があるので、これを用いて演算を高速に行おうというのがGPGPUのアイデアです。 ただ、良いことばかりではなく、汎用CPUに比べてプログラミング上の制約が大きいなど、性能を出し切るのはかなり難しいです。 GPGPUでオセロを解く 今回はGPGPUを用いてオセロの終盤の完全読
(EN) GpuScan + SSD-to-GPU Direct DMA - KaiGaiの俺メモ
An article for none-Japanese readers.... What I'm recently working on is a feature to load data blocks from NVMe-SSD to GPU using peer-to-peer DMA. It allows to bypass the CPU/RAM under a series of data loading process, thus, also allows to reduce number of expensive data copy. Once data blocks are loaded onto the GPU's RAM, we can process individual records within the blocks, by thousands process
GpuScan + SSD-to-GPU Direct DMA - KaiGaiの俺メモ
前回の動いた！SSD-to-GPU Direct DMA - KaiGaiの俺メモの記事では、Intel SSD 750とNVIDIA Quadro K1200を使って、Raw-I/OでのSSD-to-GPU Direct DMAが動くところまでを紹介した。 この時点で測定できたSSD-to-GPU Direct DMAのスループットは概ね1400MB/s程度で、VFS経由のスループット1100MB/sを約20%程度上回るものであった。 ただ、Quadro K1200のスペックは以下のようなもので、お世辞にもハイパフォーマンスを期待して使用するタイプのカードではない。*1 チップ GM107GL (CC5.0) CUDAコア数 512コア, 1000MHz メモリ容量 4GB GDDR5 メモリ帯域 80GB/s, 128bit という事で、同じくGPUDirect RDMAに対応した T
GPU上でのNLP向け深層学習の実装について
3. 確率率率的勾配降降下法 until converge: for x, y in trianing data: grad = calc_grad(x, y) update(w, grad) 3 こちらの並列列化は限度度がある こちらの並列列度度を上げる 4. ミニバッチ並列列化 until converge: for {x, y} in trianing data: grad = calc_grad({x, y}) update(w, grad) 4 ⼀一度度にたくさん計算する 並列列に計算できる 5. ミニバッチの勾配計算の例例（SVM） Lhinge(yxTw) l W ∈ RD l x ∈ RD l y ∈ {-1, 1} l Lhinge: R à R 5 ∑ Lhinge(y⦿(xTw)) l W ∈ RD l x ∈ R{B, D} l y ∈
CUDAとOpenCLどっちがいいの？ - Qiita
TL;DR: そもそも単純に比べんな。ナイフとノコギリがどっちがいいかなんて一概には言えないだろう？ Twitterに書いたら思ったより反応されてるので、もうちょっと解説も兼ねて書いておきます。 なお、この話はtweetにもある通り某所で発表したやつの公開版です。前にも観たって方は内緒にしておいてください。 あと、若干、個人的な偏見を含んでいるかもしれませんが、そのあたりは頑張ってフィルターかけてください。 GeForceやTeslaといった、NVIDIA社のGPUでGPGPUしたい人がまず使うプログラミング環境。実質的にGPGPU界の頂点であり最強であることは否定できません。 ただし、NVIDIAがベンダーロックしていて、標準化はされていません（一応、CUDAのモデルはロイヤリティーフリーで使っても良い）。 CUDA Cという独自拡張されたC言語で、デバイスとホストを同じ.cuファイルに
NVIDIA Embedded Systems for Next-Gen Autonomous Machines
AI is revolutionizing businesses with automation, improved data analysis, and enhanced engagement. NVIDIA Jetson™ is the leading platform for robotics and embedded edge AI applications, offering you compact yet powerful computers, supported by the NVIDIA JetPack™ SDK for accelerated software development. NVIDIA Jetpack provides pre-built and cloud-native software services to fast-track development
GPU text rendering with vector textures · Will Dobbie
Sat, Jan 2, 2016 This post presents a new method for high quality text rendering using the GPU. Unlike existing methods it provides antialiased pixel accurate results at all scales with no runtime CPU cost. Click here to see the WebGL demo Font atlases The standard way of rendering text with the GPU is to use a font atlas. Each glyph is rendered on the CPU and packed into a texture. Here’s an exam
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GitHub - learex/macOS-eGPU: Make your Mac compatible with NVIDIA and AMD eGPUs. (macOS High Sierra)
https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3168806
https://jp.techcrunch.com/2017/07/10/idein-raises-180m-yen/
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