CUDA on WSL 2のすすめ - Qiita
前置き 個人マシンで3090 Tiが使えるようになり、ウキウキでEfficientNetV2を回してみると…共有マシンの3090よりも遅い。 どうやらWindowsではパフォーマンスが出ないというウワサは本当だったらしい。（他の要素も検証しろ！ 「Windowsが許されるのは小学生までだよねー」などとイジられながらも頑なにWindowsで粘ってきたが そろそろ潮時だろうかと考えていると、CUDA on WSL 2がnear-nativeなパフォーマンスで動くと聞こえてきた。 結果、WSL 2+Docker環境で学習を回すと、Windowsネイティブ環境と比べて実行時間が16%短縮された。 導入方法 以下のページで丁寧に解説されています。 補足: CUDAをDockerから使う場合は「3. CUDA Support for WSL 2」の手順は不要です。 罠1 systemctlが使えないと
NVIDIAのコンピューティングプラットフォーム「CUDA」がWSLで利用可能に
2020年6月17日にリリースされたWindows 10 Insider Previewの最新バージョン「Build 20150」にて、WSLがNVIDIAのコンピューティングプラットフォーム「CUDA」をサポートしました。この機能強化により、Linuxのみに対応している計算ソフトや専門的なツールを、WSL上で動作させることが可能になります。 Announcing CUDA on Windows Subsystem for Linux 2 | NVIDIA Developer Blog https://devblogs.nvidia.com/announcing-cuda-on-windows-subsystem-for-linux-2/ WSL1は「LXCore」と呼ばれるプログラムを経由してLinuxのアプリケーションを提供していたため、動作不可能なLinuxアプリケーションも存在して
Tensorflow GPU, CUDA, CuDNNのバージョン早見表 - Qiita
Tensorflow GPUとその他パッケージのコンパチ早見表 Tensorflow GPU、なぜか動かなくて禿げそう,いやマジではげそう そんな時は！ 下記ページの「テスト済みのビルド設定」を参照されてください。 https://www.tensorflow.org/install/source?hl=ja#gpu_support_2 上記バージョンに合わせても動かない場合は下記をチェック！ 表のとおりにバージョンを合わせたか？（CUDA=9ならば9.1を避けるなど） tensorflowとtensorflow-gpuがダブっていないか？ tensorflow-gpuとpython系は同じバージョンでインストールされているか？ 動かしたいソースコードはどのバージョンで作られているか？（更新ごとに関数が追加、削除されるため） 最新バージョンは避ける どう考えてもすべて合わせたのに動かない場
Ubuntu 16.04にOpenCVをインストール （CUDA 8.0 + python 3.5) - FUMINORI.WORK
OpenCVをインストールした時のメモです。 環境 Ubuntu 16.04 Python 3.5 CUDA 8.0 virtualenvの準備 事前にtensorflowとcuda8.0はインストールしています。 cuda8.0はtensorflowのチュートリアルを参考にしました。 まずpip３を使えるようにします。 $ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py $ sudo python3 get-pip.py virtualenvをインストールします。 sudo pip3 install virtualenv virtualenvwrapper .bashrcに以下を追記します。 export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3 export WORKON_HOME=$HOME/.virtua
GPUMLib (GPU Machine Learning Lybrary)
GPUMLib is an open source Graphics Processing Unit Machine Learning Library. GPUMLib aims to empower the machine learning community with a high performance library by tapping on the GPU enormous parallel computational power. This library is mainly developed in C++ and CUDA (with some C# tools). Download now! Features Version 0.3.5 includes the following machine learning algorithms and components:
GPGPU（GPUプログラミング概要）
ホスト側とGPUボードは PCI バスを通してデータの交換を行います。 GPU内に転送速度は非常に速いが、メモリ・アクセスの遅延（レイテンシ）の大きな「デバイスメモリ」を有します。現在の実装では、数 GB オーダーの容量を有します。 デバイスメモリとGPUの演算装置（「Streaming Multiprocessor (SM)」と言う。あるいは単に Multiprocessor と言うこともある。）の間に、ソフトウェアで管理できるキャッシュ(Shared Memory)とハードウェアで制御できる L1/L2キャッシュ（Fermi以降）が存在する。 Streaming Multiprocessor (SM) は、演算器の集まり（クラスタ）であり、この演算器の最小単位は、Streaming Processor（SP）、あるいは CUDA coreと称される。一つの SM の中に 8個の SP
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NVIDIAの中の人が趣味で作ったGPUのプロファイリングツール「GPUProfiler」／CPU、メモリ、GPU、フレームバッファー、ビデオエンコード・デコードの利用率を取得【レビュー】
Chainerのテスト環境とDockerでのCUDAの利用
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