【西川善司のグラフィックスMANIAC】 ためになる3Dグラフィックスの歴史(6)。AI技術の進化にGPGPUがもてはやされる背景
2020年07月13日12:44 カテゴリUnityGPGPU UnityでGPGPU応用編 バイトニックソートを高速化 バイトニックソート(Bitonic Sort)の概要バイトニックソート(Bitonic Sort)は主にGPU等の並列計算器でソートを実装しようとするときに使われるソートである。 計算量のオーダーはO(n log^2 n)であり、クイックソートのO(n log n)には負けるものの並列化による高速化が勝るという感じなのでいろんなところに使われている。 対象読者キーワード「GPU」「バイトニックソート」で検索してこの記事にたどり着いただろう方が対象。 この記事では ・バイトニックソートでなぜソートできるか ・どうやったら高速化できるか という点について重点的に書いている。 高速化については OpenCLでバイトニックソートを実装している海外サイト をパクリ参考にした。 こ
””””内蔵GPUもったいなくないですか？”””” Raspberry Pi4には計算資源としてCPUの他にVideoCoreⅥ(VC6)と呼ばれるGPUが搭載されています。 GPUを汎用計算に活用するGPGPUは一般的にNvidia社の外付けGPUを用いて行われていますが、組み込みボードやノートPCでもGPUは搭載されているものがあり、GPGPUが可能です。（技術的には） 組み込みボードでは計算資源の拡張が難しいのでGPGPU活用は色々と嬉しいことがあると思います。 今回は組み込みボードの代表格であるRaspberry Piの最新機、Pi4でGPGPUに挑戦します。 VC6-GPGPU プログラミング方法 Python上でVideoCore6のアセンブリを記述＆実行できる神ライブラリpy-videocore6がIdein社から公開されています。 github.com アセンブラなのでプロ
米AMD（Advanced Micro Devices）は2021年11月8日（現地時間）にオンラインのプライベートイベント「AMD Accelerated Data Center Premiere」を開催し ニュースリリース 、データセンター向け新製品を複数発表した。競合の米NVIDIA（エヌビディア）の製品比で性能4.9倍というGPGPU（General Purpose GPU）の「Instinct MI200シリーズ」 ニュースリリース や、「3D V-Cache」と呼ぶ縦積みSRAMダイを搭載したMPUの第3世代EPYCプロセッサー、Zen 4コアを集積する第4世代EPYCプロセッサーなどが紹介された。
米Advanced Micro Devices（AMD） Chair and CEOのLisa Su氏は、データセンターやAI（人工知能）に焦点を合わせたプライベートイベント「Data Center and AI Technology Premiere」（2023年6月13日に米国で開催）の基調講演において、GPGPU（General Purpose Graphics Processing Unit）「Instinct」の新製品「AMD Instinct MI300X」（以下、MI300X）を発表した。「MI300Xは生成AI向けに開発した」（同氏）という（図1）。 同じイベントでAMDはサーバー用マイクロプロセッサー（MPU）「EPYC」の新製品も発表しており、その際は競合製品として米Intel（インテル）の「Xeon Scalable Processor（SP）」を挙げていた。今回のG
2022年8月21～23日にオンラインで開催された「Hot Chips」において、中国の新興企業Biren Technology（以下、Biren）がステルスモード（製品や開発の中身を明らかにしないこと）を脱し、データセンターにおけるAI（人工知能）学習と推論向けの大型汎用GPU（GPGPU）チップの詳細を明らかにした。同社の「BR100」は、TSMCの7nmプロセス技術に基づく537mm2のチップレット2つで構成されている他、CoWoS（Chip on Wafer on Substrate）パッケージに4つのHBM2eを積層している。 チップレット構成でコスト削減＆高性能化 2022年8月21～23日にオンラインで開催された「Hot Chips」において、中国の新興企業Biren Technology（以下、Biren）がステルスモード（製品や開発の中身を明らかにしないこと）を脱し、デー
Idein大川です．主に最適化回りを担当しています． Raspberry Pi 4 が(技適も通過し)発売され入手可能になりましたね．これまでRaspberry Pi シリーズのGPUはVideoCore IV (以下VC4)でしたが，Pi4からは VideoCore VI (以下VC6)が採用されています． VC4と異なり，VC6には性能を引き出す上で最大とも言える問題があります．それは「リファレンスマニュアルが公開されていない」ということです．VC4ではリファレンスマニュアルが公開されていたために py-videocore 等を作ることができ，誰でもGPGPUを嗜むことができました．しかし，VC6ではなかなかそうもいきません．幸いグラフィックライブラリMesa 3DのVideoCore対応から読み取れるものはありますが，使う必要が無いためか実装されてない(というかあるかないかもわからな
SBC（シングルボードコンピューター）といえば「Raspberry Pi」が代名詞といえるほどに人気を博しているわけだが、機械学習という文脈であれば米NVIDIAの「Jetson Nano Developer Kit」だろう。 実は筆者は初代のJetson Nanoを興味本位で昨年購入したのだが、忙しさにかまけていたところ埃をかぶっていた。しかも悔しいことに今年の2月に新リビジョンのB01という型番の製品が登場してしまった。さらにそれから半年近く経過してしまったが、やっとB01を購入して触ってみたので紹介したい。 SBCにしては巨大なヒートシンクが標準で搭載されており、いかにもマッチョな感じを受ける。 写真左は初版のJetson Nanoで写真右が新しいリビジョンのJetson Nano B01だ。ぱっと見た限りではほとんど違いは分からないだろう。 利用するうえでの大きな違いはカメラ用のM
歴史をたどってディープラーニングを学ぶ 第十九回 GPGPU入門 CUDAによる画像フィルタ編 - Sansan Tech Blog
こんにちはニューラルネット老人こと糟谷勇児です。 このようなブログをやっていてなんですが、私自身はほとんどディープラーニングを実務で使っていません。 ディープラーニングがはまるということは、学習データが豊富で、説明力はある程度弱くてもよく、GPUマシンを使っても元が取れるぐらいの価値がある案件です。このような場合、ディープラーニングを使おうが使うまいがある程度成功する案件ということになります。こういう案件なら若手に任せて、老人はみんながさじを投げた案件を頑張るのも役割分担かもしれませんね。 とはいえ基礎知識は重要ということで今回もGPGPUをしていきましょう。 今回はコンボリューショナルネットに必要不可欠な画像のフィルタをCUDAで行う方法について学んでいきます。 行列計算と同じ手は使えない。テクスチャメモリの使用 さて、前回はCUDAで行列の掛け算をやりました。 buildersbox.
GitHub - Idein/py-videocore6: Python library for GPGPU programming on Raspberry Pi 4
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
『フカシギの数え方』の数え上げを、全探索のままGPGPUで高速化した 【KMCアドベントカレンダー 2021 4日目】 - prime's diary
この記事はKMCアドベントカレンダー2021の4日目の記事です。 adventar.org 概要 元ネタ：『フカシギの数え方』 www.youtube.com 問題としてはN×Nマスのグリッド（頂点としては 頂点）を左上から右下まで移動する経路であって、同じところを二度通らないものの数を数える、というものになっています。 『フカシギの数え方』でお姉さんが数え上げていた問題を、実際に全探索で解いてみて、組合せ爆発の凄さを体感しつつ、GPGPUで頑張って高速化してみます。 CPUで全探索 これを全探索で解くためには、これまでに通った場所を覚えておいて、そこを通らないようにしつつ、右下の頂点までたどり着けるものを探せばよいです。 これはバックトラックによって簡単に数え上げることができます。 RustでCPU向けに実装したものがこちらになります github.com バックトラック部分の本体は f
GPGPU搭載のECUが市販されるという意味…アプトポッド「EDGEPLANT」発表 | レスポンス（Response.jp）
アプトポッドがnVIDIA Jetson TX2を搭載したECUユニット「EDGEPLANT」を4月から発売する。画像処理や機械学習をエッジ側（車両側）で処理できるECUとして、ロボット、i-Construction、AGV（無人搬送車）、自動運転車両への応用が可能だ。 Jetson TX2はGPUとして256個のCUDAコアを搭載し、画像処理や画像認識に力を発揮する。nVIDIA製品の中では消費電力が低く、車載用としても活用されるモジュールだ。このGPUを搭載するEDGEPLANTは、動作電圧が9V～36Vと広く、動作温度もー20°C～65°Cが確保される。EMC規格（Eマーク取得）、信頼性規格（JASO D014）に対応しているので、よほど特殊な環境下でなければ車載ユニットとして利用できるはずだ。 アプトポッド：EDGEPLANT発表 本体は、汎用的な入出力として4ポートのUSB端子（
今回取り上げるのは、8月のHotChips 34で詳細が公開された中国Biren Technology(壁仞科技)のBR100(とBR104)である。 このBR100、GPGPU枠で紹介すべきか、AIプロセッサー枠で紹介すべきか悩んだのだが、一応AIプロセッサー枠とした。そもそもGPUから描画ユニットを取り去ったような格好をしているNVIDIAのA100とH100、AMDのInstinct MI100/200/300はともかくとして、そもそも描画ユニットを搭載したファミリーがいっさいないBR100の場合、中の作りは確かにGPUっぽいものの、これをGPGPUと評していいのか疑問な部分ではある。 上海の新興スタートアップ企業が作る 1000平方mm超えの巨大ダイ さて、Biren Technologyは上海に拠点を置く新興のスタートアップ企業である。創業時期は不明だが、それこそHot Chip
【Unity】コンピュートシェーダにサクッと入門 - GPGPUの説明から最小コードを書くまで - LIGHT11
Unityのコンピュートシェーダについて簡単にまとめました。 GPUを描画以外の用途で使うGPGPU DirectComputeとCompute Shader UnityのCompute Shader コンピュートシェーダを書く スクリプトを書く 実行する 参考 GPUを描画以外の用途で使うGPGPU GPUは描画をするために作られた処理装置です。 フラグメントシェーダでは画面上の各ピクセルごとに計算を行うので、 CPUとは異なり大量に並列で計算を行うことができるように作られています。 このような並列処理に強い特性を活かして、GPUは次第に描画処理以外の計算、 例えばシミュレーションの計算や仮想通貨のマイニングなどにも使われるようになりました。 このように描画処理以外にGPUを活用することを GPGPU(General Purpose computing on Graphics Proce
HPC（High Performance Computing）やAI（人工知能）/機械学習といった大量のデータを短い時間で演算することが求められるプロセッサーICで、米NVIDIA（エヌビディア）と米Intel（インテル）、米AMD（Advanced Micro Devices）がバトルを繰り広げている。5年ほど前まで、この市場はNVIDIAのGPGPU（General Purpose Graphics Processing Unit）がほぼ独占していた。ここ最近、MPU（マイクロプロセッサー）大手2社のIntelとAMDが本格参入して、NVIDIAの牙城を崩そうとしている。2022年8月に行われたプロセッサー関連の国際学会「Hot Chips 34」では、3社が競うように最新の製品を紹介した。 米国エネルギー省（DoE：Department of Energy）のHPC技術開発プロジェク
GDDR について もともとGPGPUはGPUであり、GPUはグラフィックスボードであります。 グラフィックスボードは、DVIとかHDMIとかDisplayPort を備え、60fps などで毎フレーム画像を生成＆出力するものですが、そうするとゲームなどではその fps に対して、例えば 60fps であれば 16.6ms の時間で読みだせる分量だけのテクスチャなどを絵作りに使えることになります。昨今ではマルチパスレンダリングも当たり前に行われていますので、１枚の絵を作るためにメモリ上での描画作業は何度も繰り返されます。 つまり１枚の絵を、より高精細で複雑にしようとするととにもかくにも大量のバス帯域が無いとはじまりません。 逆に、1フレーム時間で読みだせない容量があっても、それは別のシーンの描画の為の準備的なデータを置いておくことにしか使えませんので、やはり容量より帯域が優先されがちです。
The current challenges in technology scaling are pushing the semiconductor industry towards hardware specialization, creating a proliferation of heterogeneous systems-on-chip, delivering orders of magnitude performance and power benefits compared to traditional general-purpose architectures. This transition is getting a significant boost with the advent of RISC-V with its unique modular and extens
2019年01月10日21:25 カテゴリUnityGPGPU UnityでGPGPUその1 C=A+B UnityでGPGPUUnityでGPGPU(Compute Shader)を扱ったブログや書籍が増えてきたものの依然GPUプログラミングの敷居は高い。GPUの計算結果をシェーダー(レンダリング)で使う場合、シェーダーの学習コストも高く、数値計算側とは別の壁になっている。 「数値計算」と「レンダリング」を切り分けて、数値計算部分のことについて簡単に書いた記事は少ないなと思っていた矢先、中国語で数値計算だけやっている記事があった。 https://blog.csdn.net/weixin_38884324/article/details/79284373 これこれ、こういうのが日本語でもきっと必要だ！ GPUプログラミングにおいてのHello Worldは、1+1の計算をすることだと思っ
はじめに 技術部に5日間のインターンに参加させていただいた高石です。 この記事ではその期間に実装した追尾機能を搭載したParticleシステム についてこの記事ではまとめます。また平山さんが書かれていた記事を参考にJobSystemで並列化されていた部分をComputeShaderを使った実装に変更していきました。 デモ動画 GPGPU_Particle from keito takaishi on Vimeo. コードはGitHubにあがっています。 処理の流れ 追尾経路の計算 追尾の際に通過した経路の離散ポイントの保存 2で保存した座標から複数のParticleをEmit (おまけ)爆発エフェクト 1.追尾経路の計算 ここの計算方法としては先ほど紹介した記事で紹介されている方法を使用しています。 物体の加速度は接戦加速度と向心加速度によって構成されているのですが、追尾の際にかかる力は3
セキュリティレポート｜第2回：そのパスワードで大丈夫？ ～ GPGPUによる高速パスワード解析「暗号化ファイルと無線LANパスワード解析スピード」
第2回：そのパスワードで大丈夫？ ～ GPGPUによる高速パスワード解析 暗号化ファイルと無線LANパスワード解析スピード2014.10.01 今回は、暗号化ファイル(ZIP、RAR等)と無線LAN(WPA2-psk)のパスワード解析の検証結果を紹介したいと思います。前回同様、使用したツール名等は公表しませんが、一般に市販されているツールを利用しています。 検証はブルートフォース攻撃を想定したものであり、他の攻撃手法に関する検証は行っておりません。 検証結果の表について ブルートフォースで全パターンを解析するのにかかる時間を記載しています。 解析時間が1ヶ月未満のものを赤色で塗りつぶしています。 解析時間が１ヶ月以上１年未満のものを黄色で塗りつぶしています。
GitHub - amandaghassaei/gpu-io: A GPU-accelerated computing library for running physics simulations and other GPGPU computations in a web browser.
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
RISC-V ISA のGPGPU、Vorex v2がリリースされていた - Vengineerの妄想
はじめに このブログでも何度も取り上げている Vortex 。なんか、v2 がリリースされていました。 github.com Vortex 振り返り このブログでの Vortex は下記にありますので、見てみてください。 vengineer.hatenablog.com Vortex v2 github.com によると、 Microarchitecture optimizations 64-bit support RV32IMAF RV64IMAFD Xilinx FPGA support Altera Arria 10 Altera Stratix 10 Xilinx Alveo U50, U250, U280 Xilinx Versal VCK5000 LLVM-16 support のようです。 MICRO56 のスライド github.com 結構詳しく書いてありますね。 MIC
SCALE is a GPGPU programming toolkit that allows CUDA applications to be natively compiled for AMD GPUs.
前書き この記事は、2023のUnityアドカレの12/24の記事です。 今年は、完走賞に挑戦してみたいと思います。Qiita君ぬい欲しい！ TL;DR; PackageMaangerでインストール https://github.com/wallstudio/TechArticleSamples.git?path=GpuLinq/Packages/GpuLinq
React Three Fiberで作成したComponentをStorybookで管理する - GPGPU編 - Qiita
1. 概要 React Three Fiberにて作成した3DオブジェクトをStorybook上で管理する、環境構築に関する記事に始まり、前回はEffect (PostProcessing)のComponentの管理に関する記事を書きました。 今回は、Generativeなオブジェクトの生成などに役立つGPGPU (Compute Shader)を活用したオブジェクトの生成を行いましたので、ご共有をさせていただきます。 2. 内容 前回は下図の様にEffectが掛かる所まで作成しました。 今回は下図の様に、GPGPUを用いたGenerativeなオブジェクトが生成される所まで作成しました 全体的なコードは以下github repositoryから参照することができます GPGPUは簡潔に言えば、各座標毎の演算など、計算量の多い数値計算をCPUでなくGPUベースにて並列計算できる技術です 人
GPGPUのL3 Cacheは、LLMの性能にどのような影響を与えるのか？ - Vengineerの妄想
はじめに NVIDIAの下記の論文を見直して、気が付きました。 GPU Domain Specialization via Composable On-Package Architecture GPGPUのL3 Cacheって、LLMの性能にどのような影響を与えるのか？ グラフを見てみたら、 下図は上記の論文の Figure 9 です。これを見ると、Trainingのところに、Transformerがありますが、Inferenceにはありません。 ということは、LLM Inference には、L3 Cache の効果はあまりないということなんでしょうね。 となると、 L3 Cache有 : LLM Training用 L3 Cache無 : LLM Inference用 としてプロダクトが作れますね。 この論文を書いていた時は、 L3 Cache有 : DL用 L3 Cache無 : H
はじめに みなさん、Intel Arc A380買いました？ グローバルではA770, A750といった上位モデルがリリースされている昨今ですが、Intel Arc A380を(ようやく) GPGPUデバイスとして動かすことができたので、その備忘録です。 環境構築 2022/10/13現在、Intel ArcシリーズをLinuxでキレイにサポートしてくれている環境はないです。Linux kernel 6.1になるとフルサポートが入るとかなんとか。仕方ないので、イチから作りましょう。 …といって、某Phoronixを参考に色々作って試してみてたんですが、いまいちうまく行かなくてgithubで聞いたところ、 というドキュメントを教えてもらいました。 この手順に従えば一発で動きます。 動かしてみた結果 clinfo Number of platforms 1 Platform Name Inte
概要 本エントリーはGPUパーティクルを飛ばすために筆者が勉強した軌跡です。 本エントリーの対象者 シェーダーが何なのかは知ってる ちょっとくらいならGLSL書いたことある だけどGPUに演算をさせるのはやったことない サンプルのスクリプトがわけわからん こんな人を想定して書いてます。 GLSLについての基本中の基本については解説しません。 そこらへんがまだわからない方は本エントリーについてはさらっと目をとおして、 初心者向けの学習資料を読み漁ってください！ GPGPUでパーティクルたくさん飛ばしたいからサンプルを覗いてみる three.jsの素晴らしいサンプル達 https://threejs.org/examples/webgl_gpgpu_birds.html https://threejs.org/examples/webgl_gpgpu_protoplanet.html http
はじめに PyOpenGL入門 基礎編の続編である「GPGPU・エフェクト編」をリリースしました。PDFの電子書籍です。 以下のBOOTHサイトで購入出来ます。 PyOpenGL入門_GPGPU・エフェクト編(BOOTH) 以下のYouTube動画では本の内容を一部立ち読みできます。 PyOpenGL入門 GPGPU・エフェクト編をリリースしました(YouTube) 対象読者 OpenGL の基礎を習得していて GPGPU やエフェクト処理を勉強したい OpenGL の GPGPU やエフェクト処理は知っているが、PyOpenGL でも動かしてみたい Unity などのエフェクト処理に応用するため、エフェクト処理の基礎を勉強したい 執筆動機 元々、基礎編を書き終えた時点で続編の執筆は決まっていました。 OpenGLはゲームプログラミングに応用したくて勉強しましたので、OpenGLの基礎的な
はじめに RISC-VなGPGPUであるVortexを深堀する (その6)として、main 関数をみていきます。] pocl Vortex で動くプログラムの main 関数は、pocl の中で下記のように生成されます。 char wrapper_cc[POCL_FILENAME_LENGTH]; char pfn_workgroup_string[WORKGROUP_STRING_LENGTH]; std::stringstream ss; snprintf (pfn_workgroup_string, WORKGROUP_STRING_LENGTH, "_pocl_kernel_%s_workgroup", kernel->name); ss << "#include <vx_spawn.h>\n" "void " << pfn_workgroup_string << "(uint8_
大容量メモリ・GPGPU搭載クライアント環境利用の手引き
■ 2024年02月に大容量メモリ・GPGPU搭載クライアント環境のサービスを終了しております。現在はご利用いただけません。 ---- 1. システム概要1-1.システム概要大容量メモリ・GPGPU搭載クライアント環境は、 ログインサーバ 1台、 計算ノード6台から構成されています。 ログインサーバはHPCI向けのGSI-SSHに対応しており、共用ストレージ課題参加者であれば資源の申請は不要でログイン、計算ノードへジョブを投入することができます。計算ノードへは「PBS Pro. Open Source」を用いてジョブを投入できます。 計算ノードにはコンテナ(Singularity)を整備しています。 尚、ユーザのホームディレクトリは、ログインサーバ、計算ノード間でNFSマウントされた共通の領域となります。 ログインサーバ 、 計算ノードからはHPCI共用ストレージが利用可能です。 以下のホ
2019/09/22に開催された技術書典7で頒布されたRaspberry PiのGPU活用入門書。Pythonと、ほんのちょっとのアセンブリ言語の知識があればすぐにRaspberry PiのGPUを扱える！Raspberry PiをGPGPU活用することでいろんな処理を高速化してみよう。 【追記:2019/12/25】 アクロバットリーダにて「文書の分岐点に無効なツリーがあります」とエラーが表示されてしまうのを修正しました。 【追記:2019/12/09】技術的に致命的な説明ミスがあったので修正しました。2019/12/09以前に購入された方は、商品の再ダウンロードを推奨します。
GPGPU単語 22件 ジーピージーピーユー 1.1千文字の記事 4 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要対応製品(ハードウェア)関連項目外部リンク掲示板GPGPU(General Purpose computing on GPU、GPUによる汎目的計算)とは、GPUを、グラフィック処理以外の別の演算に使うことである。 概要 コンピュータにおいてグラフィックス処理を専門に行うプロセッサ（GPU）は、汎用処理を行うCPUとは異なり、何百もの並列処理を行えるプロセッサとして進化した。一部の人間はこのGPUの高い潜在能力に注目し、GPUで、本来のグラフィックス処理とは異なるアプリケーションを実行できないかと考えるようになった。 当初はグラフィックスAPIとグラフィックス処理専用言語を用いてプログラムを書かなければならなかったが、GPUが統合型シェーダアーキテクチャで構成されるようになり、NV
![GPGPUとは (ジーピージーピーユーとは) [単語記事] - ニコニコ大百科](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5bd1fac8d544d19340796767c18bdf23d7d3493d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdic.nicovideo.jp%2Fimg%2Fog_b.jpg)
株式会社 日本コンピューティングシステム | 日本コンピューティングシステム（JCS）は機械学習用途のGPGPU、研究用途のHPCを多くの企業、各省庁・各大学へ数多く納入した実績を誇るITサプライヤーです
日本コンピューティングシステムではお客様のご予算、ご使用用途に合わせて自由なカスタマイズが可能で、お客様一人ひとりのご要望に合わせて弊社営業より最適な構成をご提案致します。 お問い合わせフォームよりお気軽にお問い合わせください。 また、弊社ホームページよりお見積りのご依頼を承ります。 弊社ホームページ掲載のご希望の製品ページ内の「お見積り」ボタンを押下し、お見積りフォームを開きます。 ご希望のシステム構成を選択し、お客様情報を明記の上、送信してください。 ご依頼内容を確認後、通常3営業日以内にお申し込みメール宛に弊社営業よりお見積りを返信いたします。 以下を明記の上、お問い合わせください
山崎 進 (Susumu Yamazaki) - Hastega: Elixirプログラミングにおける超並列化を実現するためのGPGPU活用手法 - 講演・口頭発表等 - researchmap
山崎 進, 森 正和, 上野 嘉大, 高瀬 英希 記述言語 日本語 会議種別 口頭発表（一般）
#SCALEとは？CUDAアプリケーションをAMDGPU用に有益にコンパイルできるようにするGPGPUプログラミング ツールキット #七16
https://docs.scale-lang.com より SCALEとは？ SCALE は、CUDA アプリケーションを AMD GPU 用に有益にコンパイルできるようにする GPGPU プログラミング ツールキットです。 SCALE では、CUDA プログラムやそのビルド システムを変更する必要はありません。 より多くの GPU ベンダーと CUDA API のサポートが開発中です。 始めるには:をご覧ください チュートリアル.レビュー the 例示例.お問い合わせ 助けのために。 どのように機能しますか？# SCALEには、他のクロスプラットフォームGPGPUソリューションと比較して、いくつかの重要な革新があります:SCALE は CUDA プログラムをそのまま受け入れます。それらを別の言語に移植する必要はありません。これは、プログラムがインラインPTXを使用している場合でも同様で
はじめに みなさん、Intel Arc A380買いました？ グローバルではA770, A750といった上位モデルがリリースされている昨今ですが、Intel Arc A380を(ようやく) GPGPUデバイスとして動かすことができたので、その備忘録です。 環境構築 2022/10/13現在、Intel ArcシリーズをLinuxでキレイにサポートしてくれている環境はないです。Linux kernel 6.1になるとフルサポートが入るとかなんとか。仕方ないので、イチから作りましょう。 …といって、某Phoronixを参考に色々作って試してみてたんですが、いまいちうまく行かなくてgithubで聞いたところ、 というドキュメントを教えてもらいました。 この手順に従えば一発で動きます。 動かしてみた結果 clinfo Number of platforms 1 Platform Name Inte
はじめに RISC-VなGPGPUであるVortexを深堀する (その3) 今回は、Vortex のコア (VX_core)を見ていきます。下図の上の部分に対応します。 core : VX_core VX_core.sv の中には、下記の2つのブロックがインスタンスされています。 VX_pipeline VX_mem_unit VX_pipeline VX_pipeline では、I-CacheとD-Cacheのインタフェースがあります。 VX_pipeline #( .CORE_ID(CORE_ID) ) pipeline ( `SCOPE_BIND_VX_core_pipeline `ifdef PERF_ENABLE .perf_memsys_if (perf_memsys_if), `endif .clk(clk), .reset(reset), // Dcache core re
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【西川善司のグラフィックスMANIAC】 ためになる3Dグラフィックスの歴史(5)。DirectX 11から12へ。GPGPU概念の誕生
中国、1チップで1PFLOPS超えを達成したGPGPU
仮眠プログラマーのつぶやき : UnityでGPGPU応用編 バイトニックソートを高速化
Raspberry Pi4のGPGPUに挑戦（その１） - あざらしなので
NVIDIAの4.9倍の性能、AMDがデータセンター向けGPGPU
生成AI向けでNVIDIAを追撃、AMDが超高性能GPGPU
2PFLOPS超えのGPGPUを開発した、中国新興企業
GPGPUの観点から見る VideoCore VI と VideoCore IV の違い
機械学習向けシングルボードコンピューター「Jetson Nano」、GPGPUも試せる
中国Birenが作るGPGPUのようなAIプロセッサーBR100 AIプロセッサーの昨今 (1/3)
GPGPUスパコンで独走のNVIDIA、IntelとAMDが本気モードで追撃
GPGPUのメモリアーキテクチャついて考えてみる - Ryuz's tech blog
Vortex: OpenCL Compatible RISC-V GPGPU
仮眠プログラマーのつぶやき : UnityでGPGPUその1 C=A+B
ComputeShaderで追尾GPGPU-Particle - KAYAC Engineers' Blog
SCALE GPGPU Programming Language
LINQのインターフェースでGPUを使いたい！（GPGPU） - Qiita
Intel Arc A380でGPGPUをする - Qiita
Three.jsのGPGPUのサンプルが難しすぎるから解体して勉強してみる - Qiita
PyOpenGL入門 GPGPU・エフェクト編をリリースしました - Qiita
RISC-VなGPGPUであるVortexを深堀する (その6) - Vengineerの妄想
Raspberry Pi GPGPU【入門】 - LowLayerLovers - BOOTH
GPGPUとは (ジーピージーピーユーとは) [単語記事] - ニコニコ大百科
Intel Arc A380でGPGPUをする - Qiita
RISC-VなGPGPUであるVortexを深堀する (その3) - Vengineerの妄想