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
CUDAインストールしました - kkatoのブログ - TYZOH(タイゾウ)
GPGPUをやってみようかと思い、CUDAをインストールしました。 一応知らない人のために解説： ■GPGPUとは General Purpose computation using GPUの略で、つまりGPU（グラフィックボード）を従来のグラフィックス以外の目的でも計算に使おうという考えのこと。 参考：http://www.gpgpu.org/ ■CUDAとは NVIDIAが作った、GPGPUのための開発基盤のこと。 参考：http://www.nvidia.com/object/cuda_home.html インストール先のマシンは、CUDAが正式にはサポートしていないdebian（etch, amd64）でしたが、Ubuntu版の64ビット版をインストールして問題なかったです。 以下手順です。 -- CUDA開発環境構築手順 ※注意 gcc-4.2とは、ヘッダファイルがぶつかるようで
【特集】超並列プロセサ - GeForceアーキテクチャとCUDAプログラミング (2) Unified Shader方式のGPU | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Unified Shader方式のGPU Unified Shader方式のGPUは、座標変換や明るさの計算を行うハードウェアをそれぞれの処理に専用に設けるのではなく、汎用的な処理ができる演算器を持つ構造になっている。そして、どのような処理を行うかをハードウェアロジックで決めるのではなく、プログラムによって制御している。従って、座標変換を行う場合は、座標変換のプログラムを実行し、明るさの計算の場合は、そのプログラムを実行するという方法で、それぞれの処理を実行する。 これらの明るさなどを計算する処理はshading(絵の陰影、色の濃淡つけ)と呼ばれ、この処理を行うユニットをshaderと呼ぶ。Unfied Shader方式のGPUの処理は汎用プロセサの処理と同じ考え方であり、汎用的な処理が可能なGPUを使って、表示処理以外の一般的な計算を実行することをGPU Computingと呼んでいる。
CUDA - OpenGL de プログラミング
OpenGL de プログラミング トップページページ一覧メンバー編集 CUDA 最終更新： mikk_ni3_92 2008年05月01日(木) 18:30:11履歴 Tweet 現在地 >> メニュー >> CUDA CUDA(改訂中...) CUDA編00(インストール、各種設定) CUDA編01(CUTIL) CUDA編02(CUDAの概念、プログラミングの仕方) CUDA編03(エミュレーションモード) CUDA編04(CUTILと画像) CUDA編05(テクスチャ、線形メモリとcuArray) CUDA編06? ：旧ページ(cuda1.0あたりのもの) 内容 設定関係 CUDA::VS2005で使う >> CUDA::VS2005で使う::その2 CUDA::EmulationMode CUDA::VS2005::ハイライト (キーワードに色をつける) 簡単な解説など CUDA
A Neural Network on GPU
This article describes the implementation of a neural network with CUDA. Download demo (release build requiring CUDA and 120 dpi) - 584.61 KBDownload GUI source code - 509.68 KB Download kernel (the Neural Network core) - 2.78 KB Introduction An Artificial Neural Network is an information processing method that was inspired by the way biological nervous systems function, such as the brain, to proc
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CUDA with OpenMPI on Ubuntu 8.04 - NVIDIA Forums
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