CUDA10.2をUbuntu18.04にインストール - Qiita
準備 システムの状態を最新にします。 万一のためLinuxカーネルヘッダーもインストールしておきます。 $ sudo apt update $ sudo apt upgrade $ sudo apt install linux-headers-$(uname -r) CUDA 10.2のインストール プリインストールされているNVIDIAグラフィックドライバとCUDAのアンインストール CUDAは他のUbuntuのパッケージのように以前のバージョンから自動でアップグレードできません。 マイナーバージョンの違いも自動でアップグレードされません。 このマイナーバージョンの違いがグラフィックなどのトラブルを引き起こします。 そのため一度NVIDIAのグラフィックドライバとCUDA関係を全てアンインストールします。 設定ファイルも消去します。 CUDAインストールの際正しいバージョンのNVIDIA
EC2 G4インスタンスのAmazon Linux 2にNVIDIA CUDAをインストールしてみた | DevelopersIO
EC2 G4 インスタンスは NVIDIA Turing アーキテクチャの NVIDIA T4 Tensor コア GPU を搭載するGPU系インスタンスです。 費用対効果に優れ、機械学習推論やグラフィックスを多用するアプリケーションに向いています。 今回は、このG4にNVIDIA TeslaドライバーとCUDA環境を構築する方法を紹介します。 インストール方針 CUDA をインストールするには、主に以下の3通りがあります。 インストール済みAMIを利用 RPMパッケージからインストール インストーラー(runfile)からインストール 上のものほど、環境を簡単に用意でき、運用負荷も低いため、おすすめです。 後ろ2つのどちらが選ぶべきかについて、NVIDIA の公式ドキュメント *1から引用します。 2.5. Choose an Installation Method The CUDA T
GTC Japan 2013 - OpenACCの理想と現実
NVIDIAが7月30日に開催した「GTC Japan 2013」において、東京工業大学(東工大)松岡研究室の星野氏が、「OpenACCの理想と現実」と題する発表を行った。その前のコンパイラ各社の発表は、半分程度の入りであったが、この発表では会場が満員になる盛況で関心の高さがうかがえた。 GPUのプログラミング用にNVIDIAはCUDAを提供しているが、これは、プログラムをCPUで実行する部分とGPUで実行する部分に分け、処理するデータをCPUのメモリからGPUのメモリに転送し、結果は逆にGPUのメモリからCPUのメモリに転送するなどの処理を明示的に書く必要があり、なかなか敷居が高い。 これに対して、ソースプログラムの中に、ここからここまではGPUで実行する部分と指定すると、自動的にプログラムの分割やデータの転送をやってくれるという仕様がOpenACCである。 現在、CとFORTRAN対応
Type Checking with Open Type Functions (PDF)
UNSW Engineering Fearless thinking. World changing action.
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https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html
CUDAでエラー nvcc: command not found
More modern gpu
http://wtkw.net/tech-blog/?p=34
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 NVIDIAが世界最多トランジスタ数のチップ「GK110」を公開