CUDA C プロフェッショナル 第一章 〜 第三章 : sonots:blog
CuPy: Add and use a new GPU array backend with NumPy-compatible interface by beam2d · Pull Request #266 · chainer/chainer
This is a large PR aiming at replacing the CUDA array backend from PyCUDA/scikit-cuda to a new one named CuPy. This PR includes the implementation of CuPy and updates on Chainer. Background: PyCUDA is a great wrapper of CUDA that enables us to write our own kernels and call them from Python. However, its GPUArray has few functionalities and almost every time we have to write our own kernels to wri
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わたし的棚ぼた一万円選書 急に千葉さんに手渡された封筒、開けてみたら1万円札が1枚。何ごとかと思えば、同期の出張を代わったお礼をもらったらしい。 「葵はワンオペで育児してくれたから」と半分わけてくれました。 泡銭の1万円 これはもう、わたし的1万円選書をしろという思し召しなのでは……
PyCUDAの紹介
講演者: 菱洋エレクトロ株式会社 IS推進部 CUDA エンジニア 石井 琢人 2016/1/27開催の「MaxwellとJava、C#のためのCUDA」における、講演資料です。 イベントの詳細については、Compassのイベントページをご参照ください。 http://nvidia.connpass.com/event/24764/ 2014年6月に開催されたSSII2014（http://www.ssii.jp/）のチュートリアル講演用資料です． 使用したコード等はこちら． https://github.com/norishigefukushima/SSII2014 アブストラクト 「CPUのクロック数が年月とともに増加する時代は終わり、プログラムの高速化をCPUの性能向上に任せることのできるフリーランチの時代は終わりを迎えています。しかしムーアの法則はいまだに続いており、CPUはマルチ
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(JP) GPGPUがPostgreSQLを加速する
