まず既存の製品に関しては図のとおりで変更はない。厳密に言えば、Maxwell 1.0世代にGM108コアが存在するが、こちらはモバイル向けのローエンド製品で、GeForce 930M/940Mにのみ採用された製品、SMMの数は3つで、シェーダー数で言えば384となる。 さすがにここまでくると性能が低すぎてデスクトップには向かないと判断されたのか、OEM向けのGeForce GT 740はいまだにGK107ベースで、その上はGM107ベースのGeForce GTX 745になっており、GM208をデスクトップ向けに入れる予定は全然ないまま終わる見込みだ。 アーキテクチャーをPascalに刷新 GP100を4月のGTCで発表か？ さて、ここからは未来の話だ。今年はNVIDIAもPascalアーキテクチャーをあらゆる製品で展開する予定である。まず前回からの相違点で言えば、コード名が当初GPxxx

11/9 に Google が TensorFlow という機械学習ライブラリを公開しました. 機械学習ライブラリとか言われても何だかよくわからないですね. どういうものなのか調べて報告しろとある人に脅されたので, 機械学習初心者の人向けの説明を置いておきます. ガチ勢の方はお引き取りください. 何ができるの? scikit-learn のような既存の機械学習手法の実装ではありません. 主にニューラルネットを中心とした手法を実装するためのフレームワークです. もちろんニューラルネット以外の手法を実装するためにも使えます. 平たく言えば、機械学習の手法を実装するためのパーツを集めたライブラリという認識で良いと思います. 裏を返せば「2, 3行で手軽に画像の分類ができるぜ」という類のものではないということです. なぜ実装そのものではなく実装のためのフレームワーク? ニューラルネットは非常に設計

こんにちは。再び登場の西川善司である。 10月8日発売の『アンチャーテッド コレクション』の魅力を伝えているこの短期連載の第二回目は、このアンチャーテッドシリーズのグラフィックス技術面にスポットをあててみたいと思う。 前回と比べると、少々難しい内容になっているかも知れないが、別に全てを理解する必要はなく、「なるほど、わからん。でもアンチャってすげえ」と言うことさえ伝わればヨシなので気にしないでいただきたい。 “不気味の谷”を渡るアンチャーテッドシリーズのキャラクター表現 　アンチャーテッドシリーズは冒険活劇ではあるが、それを演じるのは魅力的なキャラクター達である。その魅力的なキャラクター達は人間であり、擬人化された動物ではない。我々は、ゲームの中に登場するのがそうした擬人化された動物キャラであれば、寛容な目線で見て「可愛らしい」と感じることが出来るが、これが人間となると事情が変わってくる。

< Previous episode: Hello triangle Welcome back! In last part you got your first triangle through GPipe. This time we are going to examine Buffers and PrimitiveArrays in more detail. Buffers In the "Hello world" example we made last time, we used a Buffer to store the triangle's positions and colors. From this buffer, we created a PrimitiveArray that we fed to the shader. Later on, we will see tha

NVIDIA，「GeForce Experience」の拡張を発表。YouTubeやTwitchで1080p/60fpsのゲーム実況配信が可能に ライター：米田 聡 2015年10月15日22:00，NVIDIAは，GeForceユーザー向け無料アプリケーション「GeForce Experience」（以下，GFE）に実装予定の新機能を公開した。これらの新機能はいずれも，今晩以降にリリースされる，GFEの公開βテスト「GeForce Experience Early Access Beta」（以下，Early Access Beta）に導入される予定とのことで，いずれも劇的な変化をもたらすものというわけではないが，GFEの使い勝手を向上させたり，ユーザーに利便性をもたらしたりするものとなっている。 そこで本稿では，GeForce用ソフトウェアのシニアプロダクトマネージャーを務めるSean

Welcome to the first part of a tutorial series for GPU programming in Haskell! We will be using GPipe 2.2.1, that I was earlier announced on this blog. GPipe 2 is a functional API based on OpenGl 3.3, but this tutorial will not require previous knowledge of OpenGl, so if you know Haskell (which is a prerequisite) and ever wanted to learn graphics programming now is the time! Edit 2017-05-20: This

GPUなのに学習速度があまり速くならない、あるいはCPUより遅い時ってありませんか？ そういうとき自分はまず「nvidia-smi -l 1」でGPUの使用率を見て100%に近い値を維持できているかどうかチェックします。NVIDIA System Management Interfaceというものらしいです*1-lオプションに数値を指定するとn秒間隔でループしてその時のGPUの状態を出力してくれます。よく見る項目はGPU使用率、メモリ使用量、温度あたりでしょうか。 この使用率が低ければ低いほど効率的にGPU計算できていないことになります。計算以前のところがボトルネックになっている可能性が高い。 list → numpy or cupyへの変換速度で差が出る pythonのリストをchainerで使えるようにnumpy or cupyに変換する時の速度が両者でだいぶ異なるようです。後者の方が

TOPICS 発行年月日 2015年08月 PRINT LENGTH 144 ISBN 978-4-87311-745-4 FORMAT PDF EPUB Caffeは深層学習（Deep Learning）のオープンソースフレームワークで、主に画像処理分野において利用されています。本書はCaffeを使って画像処理をしてみたいという初心者を対象に、Caffeの使い方、Caffeを使う上で最低限必要な知識について解説する書籍です。 まずビルド方法や利用するためのインターフェースの解説から、実際に画像認識を行う一連の流れを説明します。続いてCaffeで利用している畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とその構成要素、さらにAlexNetやGoogLeNetといった代表的なCNNのアーキテクチャについても解説します。 さらにblobやlayerといったCaffe独自のクラス、また設定できるパラメ

Chipworksが、｢iPhone 6s/6s Plus｣に搭載されている｢A9｣プロセッサの調査レポートを公開しました。 その調査結果によると、｢A9｣プロセッサが引き続きデュアルコアなのは既に明らかになっていますが、GPUについては、｢A8｣プロセッサが4コアだったのに対し、｢A9｣プロセッサは6コアになっている事が分かりました。 また、｢iPhone 6｣の時は｢M8｣モーションコプロセッサは｢A8｣プロセッサとは別に基板に取り付けられていましたが、｢iPhone 6s/6s Plus｣の｢M9｣モーションコプロセッサは｢A9｣プロセッサ上に集積されている事も分かりました。

計算処理には「CPU」だけでなく「GPU」や「FPGA」、メインメモリーには「DRAM」や「3D XPoint」、ストレージには「ハードディスク」「NANDフラッシュ」「3D XPoint」――。現在、コンピュータの構成要素の選択肢が急増し始めている。 10年前であれば、業務アプリケーションを稼働するサーバーコンピュータでは計算処理にはCPUを、メインメモリーにはDRAMを、ストレージにはハードディスクを使うのが当たり前だった。むしろ他の選択肢が無かった。 しかし最近は様相が異なる。CPU、DRAM、ハードディスクという従来の定番ハードウエアの性能向上が頭打ちになり、定番以外のハードウエアを選ばなければアプリケーションの処理性能を向上するのが難しくなった。まず始まったのはストレージにおけるNANDフラッシュの採用だが、いよいよ計算処理やメインメモリーについても、定番以外の採用が不可欠になり

Intel，Skylake世代のデスクトップPC＆ノートPC用CPU計46製品を一斉に発表。デスクトップPC向けの「Skylake-S」は販売が始まる ライター：米田 聡 発表されたデスクトップPC向けの第6世代Coreプロセッサ 2015年9月2日10：00，Intelは，「Core i7-6700K」および「Core i5-6600K」に続く第6世代Coreプロセッサの第2弾，計46製品を追加発表した。今回はデスクトップPC向けからノートPC向け，タブレット端末向けまで，幅広いセグメントに向けた製品を用意してきている。 今回発表された多数の新CPUは，2015年第3四半期から2016年にかけて順次市場投入されるとのことだが，今回は，これら新CPUの概要をまとめてみよう。 デスクトップPC向け18製品，ノートPC向け26製品 XeonブランドのノートPC向けも2製品登場 まずは，第6世代

Chainerやっちぇいなー Chainer、すごいっすね。あれだけ簡単にDNNが試せてしまうのはびっくり。 やってみると、ある程度大きなデータだとGPUは必須な感じ。CPUのみだと20〜30倍ぐらい学習に時間がかかる。でも家には(CUDAの使える)GPUの乗ってるマシンなんてないしー。 AWSを使えばOK ってみんなAWSを活用してるみたいだ。GPUインスタンス(g2.2xlarge)というのが1,536 CUDAコアを持っていて、$0.65 /1 時間の料金で使用可能だそうな(2015年７月現在)。 Linux GPU のインスタンス しかしセットアップとかでハマると時間も料金もかかるのでタイムイズマニーノーマニーな自分としては勘弁してほしい。どのくらい簡単に使えそうか試してみた。 AWS上で最速(?)でChainerを試す 最速かどうかはわからないけど、以下の手順でやった。 AWSイ

Blender is a free, open source 3D animation suite. Blender includes the Cycles render engine. The Cycles engine converts a 3D model into the 2D representation you see on the computer screen, using ray tracing technology. […] AMD undertook to improve the support for GPU compute inside Blender Cycles. [Collaboration and Open Source at AMD: Blender Cycles – AMD] Windows環境でCPUのみ／AMD A10 7800B APU／dGPU

PC用グラフィックボード市場は、NVIDIAとAMDという2強が長らくしのぎを削ってきましたが、近年は絶対的なパフォーマンスでもワットパフォーマンスでもNVIDIAが圧倒するという展開が常態化していました。しかし、Microsoftの新世代API「DirectX 12」の登場で、この力関係は大きく変化し、AMDがNVIDIAを逆転する芽が生まれたことが、明らかになっています。 DirectX 12 tested: An early win for AMD and disappointment for Nvidia | Ars Technica http://arstechnica.com/gaming/2015/08/directx-12-tested-an-early-win-for-amd-and-disappointment-for-nvidia/ Ars Technicaは、Dir

つい先日、Broadwell-Hの性能評価を紹介したばかりだが、Intelから5日に"Skylake"こと第6世代Coreプロセッサが発売された。Broadwellと同じ14nmプロセスを使いつつも、より高速に動作するとされており、Desktop向けプロセッサの"本命"と目されている製品である。今回も、Broadwell-Hと同様に、まずはパフォーマンス面に焦点を当ててレビューし、詳細な分析に関しては後日あらためてお届けしたい。 "Skylake"はデスクトップ向け2モデルから展開 Skylakeについて、まずはIntelの資料から紹介したい。5日に発表になるのは、Skylake2製品と、これに対応した新チップセットであるIntel Z170 chipsetとなる(Photo01)。主な特徴として、従来製品と比べて10%以上の性能向上を実現したというほか、いくつかの新機能を搭載している(P