【やじうまPC Watch】 Intel、2020年に「i740」以来の“単体GPU”投入を予告
OpenJDKを読む時間がStableDiffusionに奪われてしまいました。 部屋が熱くなるのでこの手のものは冬場にやるほうが賢そうです。 ちょっとはそれっぽいのが作れるようになってきました pic.twitter.com/1tBNsTjqtH — さくらんぼ (@lambda_sakura) August 26, 2022 今回は自分の計算機の構成について解説してみます。GPUをPCIパススルーしてしまい、GPUをホストOSとゲストOSで共有するような環境です。redditとか見ても解説している記事が多くはなく日本語に至っては見つけられませんでした。一定の価値があるかなと思って記録がてら書いています。 環境を作った動機 普段Linuxを使っていることが多いのですが、以下の場合にはWindowsを利用する必要があります。 ゲームをやりたい場合Microsoft Officeを利用する場
PFI Seminar 20091210
はじめにこんにちは、ストックマークでエンジニアをしている麻生です。ストックマークでは、「Anews」というウェブサービスを提供しています。この度、Anewsで新機能導入のために日次バッチの大規模なインフラ変更を行い、GPU並列処理環境を構築しましたのでご紹介します。 組織の自律化を支援するナレッジプラットフォーム「Anews」Anewsは国内外30,000メディアのニュースを毎日収集し、最先端の自然言語処理で個人や組織のミッションに即したニュースをレコメンドします。コメント機能で簡単にチームにアイデアを共有でき、社内の知見者から学ぶことでチームの情報感度が底上げされます。 エンタープライズを中心に、累計1500社以上のお客様にご利用いただいているサービスです。 英語記事をレコメンドする上での課題Anewsでは、記事への行動履歴からユーザーや組織の好みを学習し、記事をレコメンドしています。ユ
NVIDIA，新世代GPU「GeForce RTX 30」シリーズを発表。第1弾の「GeForce RTX 3080」は9月17日発売で税別約11万円前後
NVIDIA，新世代GPU「GeForce RTX 30」シリーズを発表。第1弾の「GeForce RTX 3080」は9月17日発売で税別約11万円前後 編集部：小西利明 2020年9月2日，NVIDIAは，独自開催のオンラインイベント「GeForce Special Event」で，Ampereアーキテクチャを採用する新型GPU「GeForce RTX 30」シリーズの製品として，「GeForce RTX 3080」と「GeForce RTX 3070」，および「GeForce RTX 3090」を発表した。 GeForce RTX 3080搭載カードを披露するNVIDIAのCEOであるJensen Huang（ジェンスン・フアン）氏 搭載グラフィックスカードのメーカー想定売価と発売時期は，GeForce RTX 3080が10万9800円で9月17日，GeForce RTX 3070
みなさん初めまして、グラボ系ライターの加藤勝明です。『シムシティ』といえば、PCゲーム史上に大革命を起こした偉大な都市育成シム（シミュレーション）です。白黒Mac用に出たオリジナル版をやった人はさすがに少ないでしょうが、ドラクエ＆FF世代の人ならスーパーファミコンの移植版にドハマりした人も多いはず。 そのシムシティが今年3月7日に、システムやグラフィックを新たにリニューアルされます。しかも日本語対応！ それに先立ちクローズドベータテストが開催されましたが、今回運良く遊ぶことができました。ほかの仕事の締め切りも迫っているんですが、そんなの知ったことか！ （ジサトラアキラ注：前記事と重複する部分がありますが、加藤氏の情熱あふれる原稿をそのまま掲載いたしました。） 『シムシティ』 ●エレクトロニック・アーツ（関連サイト） Originダウンロード販売 7800円（デラックス版）、6800円（限定
秘密主義で知られるAppleが新製品の情報を徹底的に隠すことは有名で、発表した後でも詳細なスペックを明らかにしないこともしばしば。例えばiPhone 6のメモリ容量については公式には発表していません。秘密ゆえに知りたくなるのが人間の性というもので、ベンチマーク結果から圧倒的な高性能であることが分かっているiPad Air 2のGPUについて、AnandTechが詳細に検討しつつ、その中身を推測しています。 AnandTech | Apple A8X’s GPU - GXA6850, Even Better Than I Thought http://www.anandtech.com/show/8716/apple-a8xs-gpu-gxa6850-even-better-than-i-thought これはAppleのモバイル端末で使用されている歴代SoCを左から新しい順に並べて性能を比
2024年版のGPU（グラフィックボード・ビデオカード）の性能比較表です。ゲーム用のベンチマークスコアに加え、コスパやワットパフォーマンスなども掲載しています。 ※掲載の価格は、更新時点でのおおよその市場最安値価格となっています。現在は異なる可能性があるため注意してください。また、同じGPU名でも製品によって仕様が異なる場合があるため注意してください（特にメモリやクロック）。GPU名のリンクはAmazonのものです。 3DMark Time Spy（DX12のゲーム性能） DirectX 12（DX12）のベンチマークテストです。現状WindowsのPCゲームで主流といえるDirectX 12のゲーム性能スコアです。解像度「2560×1440」のGraphicsスコアになります。3DMark Fire Strike（DX11のゲーム性能） DirectX 11（DX11）のベンチマークテス
GitHub - BradLarson/GPUImage: An open source iOS framework for GPU-based image and video processing
The GPUImage framework is a BSD-licensed iOS library that lets you apply GPU-accelerated filters and other effects to images, live camera video, and movies. In comparison to Core Image (part of iOS 5.0), GPUImage allows you to write your own custom filters, supports deployment to iOS 4.0, and has a simpler interface. However, it currently lacks some of the more advanced features of Core Image, suc
Kabukuエンジニアブログを始めます どうも、おはこんばんちわ、カブクの足立です。 カブクのエンジニアって何やっているのか分かりにくいね、と言われ続け、我々のことを知ってもらうためにエンジニアブログなどで発信していかねば。 と、一念発起してはや半年。 忙しさにかまけて先延ばしにし続けるあるある状況を打開すべくKabukuエンジニアブログを始めます！ 会社のエンジニアブログは重厚長大で、会社ブランディングを意識し、自社が技術的に優れている事をアピールする風潮があります。我々はそこに風穴を空けるべく、重厚長大ではないブログも書いていこう！ 重厚長大じゃなくても世の中のためになることはある。 もっとライトにエンジニアがオフィシャルブログで情報発信していってもいいじゃないか。 と、言い訳たっぷり、ハードルを地中に埋めたところで、記念すべき第一回は会社のビジネス活動に関係ないDeep Learni
※タイトル変えました。旧タイトル「MacにもNiVEのようなのが欲しいと思ったので作ってみる」おれは、動作確認のために少しだけ再生したと思ったら、いつのまにか最後まで見ていた。そんなことが何度もあった。何をいっているのかわか...ると思うが、2:38付近のあれもそうなるところだったんだ...次：sm8892714進捗状況：mylist/16051924エコノミー回避版：sm8224617使用マシン：Mac mini(early 2009)／Core2Duo 2.0GHz／メモリ4GB／GeForce9400M(256MB)ブログ：http://d.hatena.ne.jp/butyricacid/searchdiary?word=*[Javie]※Core Image は使っていません。Win版も同じように動きます。
このように米国の大手IT企業がこぞってディープラーニングの推論アクセラレータに注力する中、ある日本のスタートアップ企業が、世界的に異色の成果を上げた。 単価わずか500円ほどの市販のボードで、10フレーム/秒（fps）もの速度のディープラーニング推論を実現したのだ（図1）。2015年に創業した精鋭技術者の集団、Idein（イデイン）というベンチャーの成果である。 Ideinの技術は、完全なビデオレートまでは到達していないが、動画として十分スムーズといえる速度である。モバイル向けのディープニューラルネット「MobileNet v2」で1000クラスの分類タスクをこの速度で実現。既存技術と比べて、10倍ほどの高速化を達成した。 彼らが使ったのは「Raspberry Pi（ラズベリーパイ、略称、ラズパイ）」。教育用途などとして世界で累計1250万台以上もの出荷実績を持つ小型のCPUボードである。
実際の音を聞いて理解する「TrueAudio」。一部GPUとAPUに統合した新機能で，AMDは何を狙っているのか ライター：榎本 涼 Radeon R9＆R7シリーズのうち，「Radeon R9 295X2」（以下，R9 295X2）と「Radeon R9 290X」（以下，R9 290X），「Radeon R9 290」（以下，R9 290），そして「Radeon R7 260X」（以下，R7 260X）およびKaveri世代の「AMD A-Series」（以下，A-Series）APUだけがサポートする「TrueAudio」（トゥルーオーディオ）を覚えているだろうか。 AMD独自のグラフィックスAPI「Mantle」とセットで大々的に発表されたにもかかわらず，2014年8月時点でサポートされる製品版タイトルはPC版「Thief」のみで，Mantleと比べると今ひとつぱっとしないため，す
［GTC 2018］NVIDIA，8万1920基のCUDA Coreを統合した“世界最大のGPU”「DGX-2」発表。新開発の「NVSwitch」で16基のTeslaを相互接続
［GTC 2018］NVIDIA，8万1920基のCUDA Coreを統合した“世界最大のGPU”「DGX-2」発表。新開発の「NVSwitch」で16基のTeslaを相互接続 編集部：佐々山薫郁 北米時間2018年3月27日，NVIDIAのJensen Huang（ジェンスン・フアン）CEOは，自社イベントである「GPU Technology Conference 2018」2日めの基調講演で，8万1920基のCUDA Coreからなる“世界最大のGPU”を発表した。 “世界最大のGPU”（“The World’s Largest GPU”）をHuang氏は発表した ただし，残念ながら（？）これは単体GPUではない。Huang氏は基調講演で，VoltaアーキテクチャのGPU「GV100」を採用しつつ従来比2倍の容量となる32GBものHBM2メモリを組み合わせた新GPUモジュール「Tesl
CPUとGPUの差がわかるデモ：2100本のペイントガン実験(動画) 2008年9月 1日 IT コメント： トラックバック (0) Charlie Sorrel 検証テレビ番組『MythBusters』(邦題『怪しい伝説』)に登場するAdam Savage氏とJamie Hyneman氏による「伝説バスターズ」は、売り込みだってかっこよくやってのける。 米NVIDIA社が、上記の2人を雇い、CPUとGPU(グラフィックチップ)の処理スピードの違いを実演してみせたのだ[8月25日から27日にサンノゼで開催されたNVISION 08でのイベント]。 まずは、ありふれた「CPU」として、1ピクセルずつ発射するペイントガンが登場する。もどかしいほどゆっくりと、スマイルマークが点でキャンバスに描かれていく。 続いて登場する「GPU」は、心底圧倒される「2100もの銃身による並列処理」として体現され
【jQuery】CSS3のTransform3DでGPUによる滑らかなアニメーションを実装しよう【CSS3】 | スターフィールド株式会社
スターフィールド株式会社 > Blog > 制作 > css3 > 【jQuery】CSS3のTransform3DでGPUによる滑らかなアニメーションを実装しよう【CSS3】 jQueryを使うと、手軽にアニメーションを実装することができて、とても便利です。 しかし、jQueryによるアニメーションは処理がどうしても重くなります。 特にスマホなどでは、元々アニメーションがネイティブアプリのUIに多く使われているため、 jQueryによるアニメーションがもっさりとした動きに感じることが多いのではないでしょうか。 jQueryのアニメーションは、通常CPU(コンピュータの総合的な演算装置)により処理されています。 CPUは元々画像処理だけに最適化されたものではない上に、アニメーションだけでなくコンピュータ全体の演算を担っているため、 CPUでアニメーション処理を行うとどうしても処理が遅くなっ
GPUで超弾幕作ってみた
シューティングって弾が何発出るくらいから弾幕シューティングって呼ばれるようになるんでしょうか？これってトリビアになりませんか？ / というわけで、GPGPUでやってみました。
はじめに ディープラーニングの学習を実行するにはGPUはほぼ必須ですが、GPUを使用するにはNVIDIAドライバー、CUDAなど色々とインストールする必要があります。 この作業はバージョンの組み合わせやインストール方法で結構ハマることが多いようです。 ubuntu-drivers と NVIDIA Docker を使えばこれらを簡単にインストールできます。 Ubuntu 18.04 LTS 日本語 Remix GeForce GTX 960 ディープラーニングでGPUを使用するのに必要なもの NVIDIAドライバー LinuxでNVIDIAグラフィックカードのGPUを認識させるのに必要 CUDA NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム cuDNN NVIDIAが公開しているDeep Learning用のライブラリ CuPy Pythonから
（ 調査 ）Deep Learning 計算を、FPGA 専用アクセレレータ 上で 高速 に 行う試み ～ Deep Learning 計算基盤 を、GPU から 自社製FPGA に 切り替える動き が 加速中。今後はさらに、Neuromorphic chip がやってくる？FPGADeepLearningneuromorphic-computingneuromorphic-tipCognitive-computing 1. 個人プログラマの手で、機械学習 / Deep learning 専用 FPGAアクセレレータを論理合成した先行事例 が Webに公開されている Google検索でしらべたところ、以下 の 高前田 伸也 氏 のSlide Shareが、公開されている先行事例として先駆的です。 （ 以下、下記 の SlideShare から 該当ページを抜粋して転載 ） (Slide S
BlenderはOS Xを放棄する？「OS XのGPUドライバにはApple以外修正できないOpenCLの不具合がある」としてLuxRenderの開発チームがTim Cook氏へ公開状を送る。
OpenCLの不具合 今回 OpenCLの不具合を指摘しているのは3Dグラフィックツール「Blender」の元開発者で現在Blender財団の会長を務めるオランダのTon Roosendaalさんや、Paolo Cicconeさんで内容は「我々はOS XのOpenCL GPUドライバが壊れておりレンダリングできないことを発見しました。同じシーンをWindowsやLinuxをインストールした全く同じハードウェア（Mac）で、レンダリングした場合美しく出力されるので、これはAMDやnVidiaのソフトやGPUの不具合ではなくOS Xのドライバの問題です。OS XのOpenCLはOSの一部となっておりApple以外このドライバーをアップデート出来ません。AppleはOpenCL不具合のプライオリティを新しい絵文字より低く扱っているようだ」というもので、 We have found out tha
TPU VS GPU(日本語版)
はじめに(この記事の英語版はTPU VS GPU(English Edition)にあります。) Machine Learning部門の江間見です。ストックマークでは、自然言語処理技術の研究開発を行っています。 昨今、大規模データでニューラルネットワークを訓練し良い結果を得ようとするならば、深層学習モデルの訓練にかかる時間の膨大さに誰もが悩まされたことがあるかと思います。さらに、深層学習モデルはハードウェアのリソースを多く必要とします。 深層学習モデルの学習では、計算の特性上、CPU（Central Processing Unit）より GPU（Graphics Processing Unit）が高速であるため、GPUが推奨されます。しかし、GPU以外の選択肢として、TPU(Tensor Processing Unit)があります。 そこで、本記事では、自然言語処理のタスクで深層学習モデル
MetaのAI研究組織であるMeta AI Researchが、大規模言語モデル「LLaMA(Large Language Model Meta AI)」を2023年2月24日に発表しました。Meta AI Researchによれば、LLaMAはOpenAIのGPT-3よりもパラメーター数がずっと小さく、単体GPUでも動作可能でありながら、ベンチマークテストの一部ではGPT-3を上回ったとのことです。 LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models - Meta Research https://research.facebook.com/publications/llama-open-and-efficient-foundation-language-models/ Meta unveils a new large languag
次期最強GPU｢RTX 5090｣が、いろいろとヤバそうな件について2024.07.23 08:00128,780 武者良太 グラフィックの処理能力がヤバそう。そして価格も。 2024年末から2025年の3月までに、Nvidia（エヌビディア）の新しいGPU｢GeForce RTX 50｣シリーズが発売されるだろうというリーク情報が増えてきました。Dexertoの記事によれば、最初にリリースされるのはRTX 5090だ、いやRTX 5080だと、リーカーによって予想が異なっていますが、2022年のRTX 40シリーズ同様、まずはハイエンド寄りのモデルから発売するという流れは変わらないみたい。 ともあれ生成AIトレンドとともに重視されているNPUではなく、純粋なGPUの最新型となるRTX 50シリーズのなかでも頂点となるRTX 5090に期待している方も多いでしょう。いったいどんな性能を持っ
『NVLink Bridgeで複数GPUを繋いだら、それらが1GPUとして扱えるようになるんでしょ？』という誤解をされているお客様をしばしばお見受けいたします。こちらの記事では、それが誤解であること、また、SLIやUnified Memoryといった関連する情報についても整理して解説いたします。間違った期待を抱いて失敗しないように、正しい理解を深めていきましょう。 GPUのメモリ空間は他デバイスから隔絶されています GPU上には演算するためのプロセッサと、データを一時的に置いておくためのメモリ(VRAM)が搭載されています。GPUのメモリを、CUDAで書かれたプログラムから利用するには、cudaMallocでメモリ領域を確保し、cudaMemcpyを使ってホスト(CPU側)のメモリとデータの送受信を行い、GPU上で演算kernelとする関数（以下、GPU-Kernel）を呼び出し、最後にc
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GPUが1枚のマシンでもPCIパススルーして、ゲームができるWindowsのVMを作る
GPUコンピューティングの現状とスーパーコンピューティングの未来
AWSを活用した機械翻訳のためのGPU並列処理環境の構築
NVIDIA、仮想GPUでCUDAを使用可能にした「GRID 5.0」 ～Windows 10は描画負荷増大で仮想GPUが必須に
新しい『シムシティ』を速攻ベンチ やっぱりハイエンドGPUがほしくなる！ - 週刊アスキー
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「Microsoft Teams」のパフォーマンスが改善、2020年比で電力消費を最大半減／きめ細かな分析とピンポイントな改善。今後もCPU/GPU最適化を継続へ
Tensorflowを使ったDeep LearningにおけるGPU性能調査 - 株式会社カブク
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 AMDが次世代GPUアーキテクチャ「Vega」の概要を明らかに ～6年振りのアーキテクチャ刷新
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【Javie】GPUを使用し軽快に動くNiVEっぽいソフト01【Win/Mac対応】
【西川和久の不定期コラム】 CUDAコア128基のGPUを搭載したAI/深層学習向け「Jetson Nano開発者キット」を試す
【Hothotレビュー】 国内未発売のIntel Arc A380先行入手！GPUの第三の選択肢になるのか？
《日経Robotics》ラズパイGPUで深層学習推論を高速化、異色の精鋭集団Idein（前編）
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【笠原一輝のユビキタス情報局】 GPU市場に地殻変動をもたらすIntelの第4世代Coreプロセッサ
西川善司の3Dゲームファンのための次世代PSP-GPU講座 -GAME Watch
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AMDの次世代GPUアーキテクチャ「RDNA 2」、ついにハードウェアレイトレーシング対応 ～Zen 4までのロードマップ公開。データセンター向けの新GPUアーキテクチャ「CDNA」も
Xiaomi、約79,000円でNVIDIA GPU搭載のMacBook Air対抗13.3型ノート - PC Watch
最短で作るローカルのディープラーニングGPU環境 - Qiita
【笠原一輝のユビキタス情報局】 「沢下り」から「沢登り」へと他2社とは逆の製品展開を行なうIntelのGPU戦略
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【レビュー】 Kaveriにおける動画再生の画質改善効果を検証する ～GPUによって画質が異なるのか
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NVLink BridgeでGPUを繋いでも1GPUにはなりません | HPCシステムズ Tech Blog