NVIDIAのビデオカードをちょこっといじって30万円台のカードに変える方法
By _Xti_ 「NVIDAのユーザーフォーラムに書いたら黙って消されたのでここに書く、彼らはこのことが公に明らかになることを好まないようだ」ということで、日本円で約11万円のゲーム用ビデオカード「GTX 690」を約18万円のプロフェッショナル用ビデオカード「Quadro K5000」に変え、さらに科学研究などに使うGPUコンピューティング用で30万円台となる「Tesla K10」にしてしまう方法が公開されました。 Hacking NVidia Cards into their Professional Counterparts - Page 1 http://www.eevblog.com/forum/projects/hacking-nvidia-cards-into-their-professional-counterparts/ 投稿したgnif氏によると、まずNVIDIAの製
北森瓦版 - 【NVIDIA】CUDA 5が正式発表される
NVIDIA Releases CUDA 5（Legit Reviews） NVIDIA CUDA 5 Released（Guru3D） Nvidia launches CUDA 5（bit-tech.net） NVIDIA Releases CUDA 5（techPowerUp!） NVIDIA Releases CUDA 5, Making Programming With World's Most Pervasive Parallel Computing Platform Even Easier（NVIDIA） NVIDIAは10月15日、NVIDIA CUDA 5を正式発表した。CUDA 5は最も普及している並列演算プラットフォームであり、GPUで科学演算や技術アプリケーションを行うためのプログラミングモデルである。 CUDA 5はNVIDIA Developer Zone web
Ubuntu 10.04にCUDAをインストールした時のメモ - irieめも
CUDAの使えるGPU (GeForce GTX 470) を搭載したPCを購入して、Ubuntu 10.04環境にインストールしてみたので、手順をまとめてみました。 下の動画は、CUDAをテストするために作った数値計算のプログラムの結果から gnuplot と ImageMagick を利用して作成したものです。 インストールは以下の順序で行います。 Ubuntu 10.04 NVIDIA製ディスプレイドライバ CUDAプログラムのコンパイルに必要なライブラリ等 CUDA Toolkit 3.1 GPU Computing SDK 3.1 Ubuntu 10.04 インストール方法はいろいろなところに書かれているので、ここでは省略します。今回使用したPCは Core i7 CPU + メインメモリー 4GiB ということで、64bit版を入れました。 余談ですが、メモリーはその後12Gi
OpenCL編01 - OpenGL de プログラミング
OpenGL de プログラミング トップページページ一覧メンバー編集 OpenCL編01 最終更新： mikk_ni3_92 2010年05月08日(土) 14:03:08履歴 Tweet 現在地 >> メニュー >> OpenCL >> OpenCL編01 INDEX：OpenCL編00 <<OpenCL編01 >> OpenCL編02 目次 目次 とりあえずプログラムしてみる(プラットフォームの情報を取得) 【１】：必要なヘッダ 【２】：プラットフォームID 【３】：プラットフォームの名前とバージョンを取得する まとめ１ デバイスの情報を取得 【oclUtilsライブラリで出力する】 まとめ2 とりあえずプログラムしてみる(プラットフォームの情報を取得) まずは、OpenCLのプラットフォーム情報、 デバイス情報を取得し、出力してみる。 【１】：必要なヘッダ 「opencl.h」が必
OpenCLとC++
[ C++で開発 ] OpenCLとC++ 主にGraphics Processing Unit(GPU)を演算処理に用い、GPUの持つ大量の演算器*1を活用して並列実行することで性能を向上させるフレームワークの１つがOpenCLです。 *1) 2010年代のATI RADEON5800系では、32bit浮動小数点演算器を1600個保有しています。 OpenCL概要 OpenCLは、演算処理プロセッサで実行するコードを記述するOpenCL C言語（C言語の並列拡張）と、アプリケーションプログラムから演算処理を依頼し結果を受け取る制御用のOpenCLランタイムAPIから構成されます。 OpenCL開発環境 GPUを使用するOpenCL開発環境 使用するGPUの製造元が提供する開発キットを入手し、C/C++コンパイラと組み合わせて構築します。 OpenCL開発環境ーAMD(ATI) ・Wind
グラフィックボード性能比較 2024/3/7更新【ドスパラ】 ｜ドスパラ公式通販サイト
グラフィックボードとは 「グラフィックボード」は画面の描画を行う専用の装置で、3D表示などでは高性能なグラフィックボードが必要です。 「ビデオメモリ」は「VRAM」とも呼ばれ、画面に描画するためのデータを一時的に記憶できる容量です。 容量が大きいほど一度に処理できるデータ量が増え、ゲームをプレイするときの描画がスムーズになります。 「GPU」とはグラフィックボードに搭載されている演算用のプロセッサで「Graphics Processing Unit」を略して「GPU」と呼びます。 GPUのメーカー大手2社として「NVIDIA」と「AMD」が存在し、それぞれがGPUのシリーズ展開をしています。 「NVIDIA」ですと「GeForce RTX 30XX」シリーズ「GeForce GTX 20XX」シリーズ「GeForce GTX 16XX」シリーズなどがあり、「AMD」ですと「Radeon R
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分散コンピューティングクライアント「BOINC」がv7へメジャーバージョンアップ