トーバルズ氏、Linuxの「次の楽しみな30年が待ち受けている」
Liam Tung （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 石橋啓一郎 2021-09-04 08:30 Linus Torvalds氏は、Linuxカーネルが誕生してから30周年を迎えたことに言及する一方で、Linux開発者にはこれからまだたくさんの仕事があると指摘した。 Linuxは、スマートフォンからクラウドコンピューティングに至るまで、あらゆることに極めて大きな影響を与えてきたが、IT業界の外ではLinuxがこんな節目を迎えたことは意識されないだろう。Linuxの生みの親であるTorvalds氏は、日曜に公開した新しい安定版カーネルのリリースノートの中で、Linuxの認知度の低さをネタにした。 「皆さんは今も30周年イベントの派手な催し物で忙しくしているだろうが、きっとどこかのタイミングで、この派手さや花火やシャンペンにも飽きてきているに違いない」と同氏は述べてい
GPU向けコンパイラの最適化の紹介と論文のサーベイ - Jicchoの箱
この記事では，私の研究分野であるGPU向けコンパイラの最適化の紹介と論文のサーベイを行う． 以下，随時更新． 分岐発散 （Branch Divergence） 分岐発散とは Independent Thread Scheduling 分岐発散に対する最適化 Software based approaches Hardware based approaches その他 サーベイ論文 カーネル融合 （Kernel Fusion） Kernel Fusionとは 垂直融合（vertical fusion） 水平融合（horizontal fusion） Inner Thread Block Inter Thread Block カーネル融合に関する論文 その他のGPU関連の論文 Dimensionally redundant instruction elimination Others 分岐発散
PyTorchでGPUの計算時間を正しく計測する - まったり勉強ノート
測定結果 結果として、間違った測定方法だとCPUとGPUを比較すると「1883倍速くなりました！」という主張をしてしまうことになります。ちなみにGPUで1000倍なんて数字が出てきたら確実にどこか間違えています。実際、今回のケースでは本当は「約59倍速くなりました！」というのが正しい結果になります。 torch.cuda.synchronize()とtorch.cuda.Eventを使った場合の違い 今回torch.cuda.synchronize()とtorch.cuda.Event の2種類を紹介しました。場合によっては使い分けをしたほうがいいのでこの二つの違いを説明していきます。 torch.cuda.synchronize() を利用した場合、簡単なので測定しやすいのでいいので、ぱっと測定したい場合はこちらの方法が楽でよいかと思います。ただ、こちらの方法はkernel関数の発行と測
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