Chainer + CuPy を Mac OSX にインストールする - Qiita
Mac OS X High Sierra に Chainer + CuPy をインストールする。 CuPy （クーパイ）は CUDA （クーダ）の Python ラッパーで、 NumPy の代わりに使うことで GPU で計算出来るようになる。 CuPy解説 - SlideShare で概要を把握。 開発機の場合はGPUパワーよりも「CuPyで動く」という事が重要。一通り実装できたら、ちゃんとしたGPUを積んだマシンで動かすという手順になる。 尚、自分の開発機の場合は、作業開始時点で最新の Xcode と、 Command Line Tools for Xcode をインストール済。その他、brew, python, pip, pyenv などは既に入っている状態だった。 Chainer と CuPy のインストール（今回やりたい事） chainer は問題なかったが、cupy が fata
これで分かるOpenCL。NVIDIAのOpenCLセミナーから，OpenCLの正体と可能性を再確認する
これで分かるOpenCL。NVIDIAのOpenCLセミナーから，OpenCLの正体と可能性を再確認する ライター：米田 聡 速報記事でお伝えしているとおり，2009年10月29日，NVIDIAは東京・秋葉原で開発者向けのイベント「OpenCL seminar〜GPUコンピューティングがもたらすもの〜」を開催した。 OpenCLは，NVIDIAの「CUDA」（Compute Unified Device Architecture）や，DirectX 11の「DirectCompute」などと同じく，GPUコンピューティングを実現する仕組みの一つである。 GPUコンピューティングアーキテクチャとして，自社のCUDAを強力にプッシュしているNVIDIAが，なぜOpenCLなのか。NVIDIAは，開発者向けイベントの冒頭でわざわざ説明したほどなので，それだけ，OpenCLの立ち位置，そしてCUD
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