GPGPUでオイル時計のシミュレーションを作ってみた – EL-EMENT blog
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GPUを手っ取り早く活用するためのライブラリ、ArrayFireのご紹介 - パラレルに恋して
この記事は GPGPU Advent Calender の1日目の記事です 参加者募集中です。マジで。 GPGPU Advent Calendar人いなさすぎじゃね？大丈夫？ とものすごいいろんな方からご心配いただきましたが大丈夫じゃないです まぁ、それがある意味でGPGPUの現状なのではないかという気がしていて、盛り上げていくためにいろいろやりたいですね、というところです。 さて、1日目は、「GPUを手っ取り早く活用するためのライブラリ、ArrayFireのご紹介」をしたいと思います はじめに GPGPUもだいぶ普及してきたとはいえ、耳にするのはやはり敷居の高さです 「CUDAとかOpenCLとか難しいでしょ？」という話はよく聞きますし、そのたびに「まぁそうですねぇ……」と返すのが様式美というかなんというか 難しい要因として、 ホスト、デバイスプログラムという二つのプログラムを書く必要が
hgpu.org
In this paper, we focus on three sparse matrix operations that are relevant for machine learning applications, namely, the sparse-dense matrix multiplication (SPMM), the sampled dense-dense matrix multiplication (SDDMM), and the composition of the SDDMM with SPMM, also termed as FusedMM. We develop optimized implementations for SPMM, SDDMM, and FusedMM operations utilizing Intel oneAPI’s Explicit
WindowsのパスワードはGPUを25個使えば約6分から6時間で突破が可能、毎秒3500億通りもの総当たりが可能な方法とは？
一般的な企業で使用されているWindowsのパスコードを6時間以内に突破できるGPUクラスターを使用したクラッキングのシステムが開発された、とArs Technicaが報じています。 25-GPU cluster cracks every standard Windows password in 6 hours | Ars Technica http://arstechnica.com/security/2012/12/25-gpu-cluster-cracks-every-standard-windows-password-in-6-hours/" このシステムを開発したのはStricture Consulting Group社のCEOであるJeremi M Gosney氏で、ノルウェーのオスロで開催されたPasswords^12 conferenceにてその詳細を発表しました。 Gos
Khronos OpenCL Registry - The Khronos Group Inc
The OpenCL registry contains formatted specifications of the OpenCL API, OpenCL C programming language, OpenCL SPIR-V environment, and OpenCL extensions. The OpenCL registry also includes header files, links to reference pages, reference cards, and other related documentation. The asciidoctor source for the specifications in this registry is available in the OpenCL-Docs GitHub repository. This reg
GPUによる数値計算
1．はじめに 2．GPU 3．GPGPU 4．CUDA 5．特異値分解 6．QR 分解 7．実験 8．考察・課題 近年のグラフィックスプロセッサ（以下 GPU）の性能向上は著しく理論ピーク性能が 500GFLOPS を超えるまでに成長している（図１）．GPU は本来グラフィックス処理専用のハードウェアであったがその処理能力の高さから汎用処理向けの研究が盛んに行われている． 一方，データマイニング，画像処理など広い分野で利用される数値線形代数アルゴリズムに特異値分解がある．各分野において扱う問題の大規模化に伴い，高速な実装が強く求められている． 本研究は現在データマイニングの分野などで需要の高い特異値分解をGPUによって高速化することを目的とした実験を行なった． ほとんどの GPU のハードウェアは現在 NVIDA 社と AMD 社の２大メーカによって作られている．GPU
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GitHub - AdaptiveCpp/AdaptiveCpp: Implementation of SYCL and C++ standard parallelism for CPUs and GPUs from all vendors: The independent, community-driven compiler for C++-based heterogeneous programming models. Lets applications adapt themselves to all
VexCL implementation, Meeting C++ 2014
http://www.culatools.com/
2009/12/10 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