最内ループからはじめる深層学習(waifu2xの高速化)
概要 経緯 : http://d.hatena.ne.jp/w_o/20150602#1433229756 なんか社内チャットで https://github.com/WL-Amigo/waifu2x-converter-cpp をはやくしろというメッセージを受信したのでやった。 まあそれなりに頑張ったのでまとめておく 今の waifu2x のパラメータ(カーネル3x3、平面数32の倍数)に依存したチューニングをしている部分もあるが、 カーネルサイズが小さいCNNなら同じような考えかたを適用できるのではないかと思う 今の実装の効率はhttp://d.hatena.ne.jp/w_o/20150616#1434392833にあるとおり。 自分では確認できていないが、CUDA版はKeplerが効率悪くて、Fermi、Maxwellなら30〜40%程度の効率らしい。 前提知識 OpenCV が少
hgpu.org
Energy consumption has become a critical design metric and a limiting factor in the development of future computing architectures, from small wearable devices to large-scale leadership computing facilities. The predominant methods in energy management optimization are focused on CPUs. However, GPUs are increasingly significant and account for the majority of energy consumption in heterogeneous hig
GPUの実効性能を上げるDynamic ParallelismとHyper-Q(1) GPUの実効性能を上げるDynamic ParallelismとHyper-Q
NVIDIAのKepler GPUでは、Dynamic ParallelismとHyper-Qという新機能が搭載された。従来、この機能が使えるGPUは、Top500 1位のTitanスパコンなどに使われているK20とK20Xという科学技術計算用のアクセラレータボードだけであったが、2013年2月に発表されたコンシューマ向けのGeForce GTX Titanでもサポートされ、1000ドル以下のGPUボードでDynamic ParallelismとHyper-Qが使えるようになった。 これは比較的安価なGTX Titanを搭載するPCやワークステーションで、Titanスパコンなどのソフトウェアの開発が可能になり、また、大規模なスパコンで開発された構造解析や薬剤シミュレーションなどのプログラムが(解ける問題規模は小さいが)ワークステーションで実行できるようになることを意味している。 GPUでの
GPU Gems 3
GPU Gems 3 GPU Gems 3 is now available for free online! The CD content, including demos and content, is available on the web and for download. You can also subscribe to our Developer News Feed to get notifications of new material on the site. Foreword Composition, the organization of elemental operations into a nonobvious whole, is the essence of imperative programming. The instruction set archite
CUDA, Supercomputing for the Masses: Part 1
CUDA, Supercomputing for the Masses: Part 1 By Rob Farber, April 15, 2008 CUDA lets you work with familiar programming concepts while developing software that can run on a GPU Are you interested in getting orders-of-magnitude performance increases over standard multi-core processors, while programming with a high-level language such as C? And would you like that capability to scale across many dev
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