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
NVIDIA T4 Tensor Core GPUを備えたEC2インスタンス(G4)上のAmazon Linux 2にNVIDIA TESLA GPUドライバーとCUDA 11.0をインストールしてみました。 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
1. More Modern GPU 岡野原 ⼤大輔 hillbig@preferred.jp Preferred Networks, Inc. Preferred Infrastructure, Inc. 12/3 2015 PFI/PFN 全体セミナー 2. GPU/CUDAについて l GPU/CUDAは近年年⼤大きな成功を収めている – ディープラーニング、機械学習、シミュレーション、グラフィックス l GPUとCPUの差は急速に広がっている – クロック周波数が頭打ちになり、コアをたくさん並べることで⾼高速化 – TitanX 6TFlops (3092 cores), Xeon 0.8TFlops (18 cores) – CPUは2年年毎にコアが⼆二つずつ増え、4年年毎にSIMDの幅が倍になる – GPUは2年年毎にコアが⼆二倍に
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
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