Lua基礎文法最速マスター
最近、基礎文法最速マスターというプログラミング言語の解説が流行ってるようなので、便乗してみた。個人的にはC++やPythonの方が慣れ親しんでいるのだが、自分でも勉強できるように普段使っていない言語を書いてみることにした。以前にここのブログで言及した言語、Processing、Erlang、Lua、PowerShellなどの中でもErlangとLuaに興味があったので、比較的書きやすいLuaを選んでみた。 何故Luaなのか? Wikipediaによると、Luaはブラジル・リオデジャネイロのカトリカ大学で生まれた手続き型言語だ。高速な動作、高い移植性、組み込みの容易さが特徴だ。また、ホストプログラムへの組み込みが容易であることもあって、コンピュータゲームなどで利用されている。有名どころでは、PlayStation HomeやWorld of Warcraftなどがある。また、小飼弾氏もなんて
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
CUDA 4.0でマルチGPU化が限りなく簡単になっているという話
以前、複数のGPUでマンデルブロ集合を並列計算というブログ記事を書いた。このときはTeslaが1枚で7.45秒、Teslaが2枚で4.26秒で計算できたと報告したが、マルチGPU化は多少面倒だったし、ある程度のオーバーヘッドが掛かっていた。 しかし、CUDA 4.0がリリースされてから状況が一変した。自由にcudaSetDeviceが呼び出せるようになり、またUVA (Unified Virtual Addressing)を利用することにより、それはそれは簡単にマルチGPU化や、ホスト・複数GPU間での一元的なメモリの参照を実現できることになった。 というわけで、CUDA 4.0を使ったマンデルブロ集合のプログラムを以下に示す。シングルGPUからマルチGPUへ変更した部分については赤字で示してある。ただし、簡便のために、GPUデバイスは2枚で決め打ちとし、マンデルブロ集合の幅は2の倍数のピ
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