Hyper-VでGPU(GPU-PV)を利用する方法 (Windows 10以降編) - Qiita
Windows Server 2025にて正式サポート https://techcommunity.microsoft.com/t5/windows-server-news-and-best/the-future-of-windows-server-hyper-v-is-bright/ba-p/4074940 Windows Server 2025にて、GPU-Pは正式にサポートされるようになるようです。 こちらで紹介している有効化手順は正式サポート以前のものになります。 正式な手順は異なる可能性があります。 正式な手順は公式のドキュメントを確認してください。 ただし、こちらの手順では、公式的にはサポートされないハードウェア構成でも使用可能かもしれません。 はじめに この記事は、Hyper-VでGPU(3Dアクセラレーション)を利用する方法 Windows 10以降編 (GPU-P)のリメ
Parsec+EASY-GPU-PVなVMを作成する際の備忘録 - Qiita
ParsecとEASY-GPU-PVを組み合わせた「GPUの使えるVM」構築は、ネットメディアでも記事になり色々試す人も出てくるだろうと思われるが、なかなかにわかりにくいハマリポイントもあるので、備忘録を残しておく。 記事 PCWatch ISOのeditionについての問題は解決しないまま記事になっている。 Qiita EASY-GPU-PVが行っていることを手動で実行したい場合参考になる。 EASY-GPU-PV Parsec EASY-GPU-PVを使う場合、VMには自動でインストールされるので、VMに接続するクライアント用。 事前準備（EASY-GPU-PV私訳） Windows 10 20H1+ Pro/Enterprise/Education、もしくはWindows 11 Pro/Enterprise Educationのいずれか 互換性が向上しているため、ホスト、VMともにW
GPUのパフォーマンスをゲーム画面上にリアルタイム表示できて他社製GPUにも対応したIntel製性能測定ツール「PresentMon」が公開されたので使ってみた
Intelが2023年8月18日にIntel製GPU「Arc」シリーズのDirectX 11対応改善を発表し、同時にGPUの性能計測ツール「PresentMon」のベータ版を公開しました。PresentMonを使えばゲームなどの画面上にGPUのパフォーマンスをオーバーレイ表示できる他、GPUが実際に計算処理を行っている時間を示す指標「GPU Busy」も測定できるとのことなので、インストール手順や測定画面の表示手順を確認してみました。 Intel® Arc™ Graphics - PresentMon https://game.intel.com/story/intel-presentmon/ ◆PresentMonのインストール手順 PresentMonをインストールするには、まず上記のリンク先にアクセスして青色のダウンロードボタンをクリックしてインストーラーをダウンロードします。なお、
Hyper-V GPU-P セットアップ - Qiita
概要 ＜前提条件＞ ・Windows 11 Pro ・Windows で仮想マシン作成済み ・Nvidia Driver ＜目次＞ 1. GPU-P セット 2. ホスト側のドライバーをゲストにコピー 使い方 3. 引用元、参照元、参考先 GPU-P セット GPU-P を自動で設定するためのスクリプト ・自己責任で♪ ・文字コード Shift-JIS(ANSI) で保存する ・ダブルクリックで実行 @echo off && goto PreCheck <# コマンドプロンプト---------------------------------- :PreCheck setlocal for /f "tokens=3 delims=\ " %%A in ('whoami /groups^|find "Mandatory Label"') do set LEVEL=%%A if not "%L
Hyper-VでCUDAを使いたい！(願望)
Windows 10, 11 Pro以上のエディションにはHyper-Vという仮想マシン機能が搭載されています。昔はRemoteFXを使い仮想マシンでGPUを利用することができましたが、脆弱性により無効化されたので利用することができません。 しかし、GPU-Pという機能を利用することでHyper-Vを利用できるようです。 PowerShellで確認してみても、Add-VMGpuPartitionAdapterという項目が実装されていることが分かります。 今回は、実際にHyper-VでGPUを利用する方法を紹介していきます。 仮想マシンの作成 まずは仮想マシンを作成していきます。今回は実験環境なのでWindows11 Enterpriseでも入れてみます。クイック作成を開いて「オペレーティングシステムの選択」からWindows 11 開発環境を選択します。 そして、仮想マシンを作成をクリック
カードサイズなのに従来のファンよりもCPUやGPUをガッツリ冷やせて静かな「ソリッドステートアクティブ冷却」とは？
コンピューターを動かす上でどうしても出てしまう熱を排出するため、コンピューターには大きなファンを回して温度を下げる空冷式や、パイプを張り巡らせて冷却剤を通して温度を下げる水冷式の冷却装置が取り付けられています。アメリカのスタートアップ・Frore Systemsが、手のひらサイズで従来よりも静かで冷却効率の高い技術「Solid State Active Cooling(ソリッドステートアクティブ冷却)」を開発し、2023年5月30日～6月2日まで開催されたアジア最大規模のコンピュータ見本市「COMPUTEX TAIPEI 2023」で公開しました。 Radical AirJet cooling chips can double a laptop's performance | PCWorld https://www.pcworld.com/article/1388332/new-airje
AWS・Azure・Cudoなどが提供するクラウドGPUが1時間あたり何ドルで利用できてどういう構成なのかの一覧表
ニューラルネットワークのトレーニングや実行にはGPUが使われることが多く、クラウドサービスのGPUの需要はAIの普及に伴い高まりつつあります。そんなクラウドGPUの構成や価格を、AI関連のニュース＆コミュニティサイト・The Full Stackが公開しました。 Cloud GPUs - The Full Stack https://fullstackdeeplearning.com/cloud-gpus/ 表はクラウドサーバーとサーバーレスの2種類に分かれています。ピックアップされたサービスはAmazon Web Service(AWS)やMicrosoft Azure、Cudo Compute、Google Cloud Platform(GCP)、AWS Lambdaなど。Hugging Faceなど一部サービスの記載はありません。 クラウドサーバーの表がこんな感じ。最左列にサービス名
NVIDIAが価格5万2800円からのミドルレンジGPU「GeForce RTX 4060 Ti」「GeForce RTX 4060」を発表
NVIDIAがAda Lovelaceアーキテクチャ採用でRTX 40シリーズのミドルレンジクラスとなるGPU「GeForce RTX 4060 Ti」および「GeForce RTX 4060」を発表しました。 GeForce RTX 4060 Ti & 4060 グラフィックス カード | NVIDIA https://www.nvidia.com/ja-jp/geforce/graphics-cards/40-series/rtx-4060-4060ti/ GeForce RTX 4060 Family Is Here: NVIDIA’s Revolutionary Ada Lovelace Architecture Comes to Core Gamers Everywhere, Starting at $299 | NVIDIA Newsroom https://nvidianew
サードパーティ製ツールでGeForce GPUのアプリごとの電源管理を実現 - 自作ユーザーが解説するゲーミングPCガイド
NVIDIA GPUのアプリごとのGPU電源管理についてゲーマーは、ゲームやソフトウェアに異なる電源やメモリの設定を適用することができます。 ゲームによっては（特に古いゲーム）、多くのパワーを必要としないものもあります。 しかし、グラフィックスカードは、ユーザーが手動でフレームレートをロックしたり、電力制限を落としたりしない限り、可能な限り最高のパフォーマンスを提供するために最善を尽くします。 それらは簡単にできますが、それでもこれは、MSI Afterburnerのようなソフトウェアを使うか、NVIDIA-SMI（システム管理インターフェース）のコマンドラインを使って手動で行わなければなりません。 そこで、「NVIDIA GPU Power Management」ツールの出番となる。しかしここで注意しなければならないのは、ソフトウェアの名前に反して、これはNVIDIAのツールではないとい
【Stable Diffusion】AIイラストにおすすめなグラボをガチで検証【GPU別の生成速度】 ちもろぐ
AIイラスト（Stable Diffusion）におすすめなグラボを検証検証方法：AIイラストの生成速度をテストする AIイラスト（Stable Diffusion）に適したグラフィックボードをテストする方法はシンプルです。 実際にAIイラストを何枚か描かせて、処理にかかった時間と生成速度を記録します。AIイラストの生成速度が速いグラフィックボードが、AIイラストに適したグラボです。 今回のStable Diffusionベンチマークでは、以下の2つの数値を「性能」として扱います。 ログに表示される生成速度（Iterations per Second）リザルトに表示される描写時間（Time taken） 生成速度は「it/s」と表示され、1秒あたりのステップ回数らしいです。正直ちょっと直感的に分かりづらいので、よく分からない人は描写時間に注目しましょう。 リザルト画面に表示される「Time
実践！大規模言語モデル / 1000億パラメータ越えモデルを動かすには？
こんにちは。Turing株式会社の機械学習チームでインターンをしている九州大学修士1年の岩政(@colum2131)です。 Turingは完全自動運転EVの開発をするスタートアップです。 自動運転技術において、カメラやセンサ情報は正確な制御をする上で不可欠な要素である一方、自然言語やマルチモーダルな処理が必要となる状況もしばしば存在します。特に完全自動運転車においては、音声認識によってドライバーの音声命令を認識し、リアルタイムで適切な制御を行うことや、複雑な交通状況の背景にあるコンテクストを理解させるといった要求が出てきます。そのために、「基盤モデル」と呼ばれるような、自然言語処理を含む大規模モデルの学習が必要になってくると、私たちは考えています。 そこで本記事では、言語モデルの発展の流れとTuringが目指す基盤モデルの開発について紹介します！ 1. 言語モデルとは？ 近年の言語処理モデ
Metaが大規模言語モデル「LLaMA」を発表、GPT-3に匹敵する性能ながら単体のGPUでも動作可能
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
Asahi Linux開発者のVTuberが「AppleのM1 GPUをLinuxで動作させるためのドライバー開発」について語る
Apple独自開発のSoCであるM1チップを搭載したMacでの動作を目指すLinuxディストリビューション・Asahi Linuxの開発に携わる開発者兼VTuberの朝日リナ氏が、M1 GPUのドライバー開発についてAsahi Linux公式ブログで解説しています。 Tales of the M1 GPU - Asahi Linux https://asahilinux.org/2022/11/tales-of-the-m1-gpu/ リナ氏によれば、近年のGPUはほぼすべて、以下のようなメインコンポーネントで構成されているとのこと。 ・ユーザー定義のプログラムを実行して三角形(頂点データ)とピクセル(フラグメントデータ)を処理する「シェーダーコア」 ・三角形を画面上のピクセルに変換する「ラスタライズユニット」「テクスチャサンプラー」「レンダー出力ユニット」、およびシェーダーと一緒に動作す
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Radeon上でStable Diffusionの性能を9.9倍にする最適化手法。AMD公開
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NEC、「標準的GPU 1基で動く」世界トップクラスの日本語LLM
【特集】 自作GeForce NOW？ゲーミングPCを複数人で共有、ゲームサーバーにする「EASY-GPU-PV」と「Parsec」
