.NETでマンデルブロ集合を描く（番外編）
先日ビデオカードを買いました。GPUにAMD Radeon HD5670を積んだマルチディスプレイ対応で、マニュアル開いたままコードが書けて重宝しています。僕は3Dバキバキのゲームやらないし、グラフィクスには疎く絵心皆無なのでグラフィクスを多用したアプリケーションも書きません（DirectXなんか面白そうなんですけどね）。なので普段はせっかくのGPUがアクビしてます。HD5670にはプログラマブルシェーダー、ようは小さなCPUが400基も詰め込まれているらしいのですが、なんともMOTTAINAI。 ヒマを持て余しているようすのGPUに仕事をさせようと、OpenCLで遊んでみました。本稿ではOpenCL C++ Bindingによるマンデルブロ集合の計算を試みます。 OpenCL GPUの計算性能は当然のことながらグラフィクス計算（そのほとんどがベクトルと行列演算）に使われているのですが、こ
NVIDIA、線形代数ライブラリ「CULA」を発表 - CUDAに最適化し実装 | パソコン | マイコミジャーナル
NVIDIAは、業界標準の線形代数ライブラリ「LAPACK」をCUDA対応GPUに最適化、実装した「CULA」のベータ版の提供を、EM Photonicsが開始したことを明らかにした。 LAPACKはすでに数値物理学、構造力学、電子設計オートメーションなどのさまざまな分野で活用されているが、CULAを用いることにより、NVIDIAのGPU「Tesla」の性能を引き出すことが可能となり、クアッドコアCPU1個での処理に比べて最大10倍の処理性能向上を実現することが可能になるとしている。 スーパーコンピュータとしていち早くGPUコンピューティングを搭載した東京工業大学のTSUBAMEで知られる松岡聡教授は、CULAのリリースに対し、「TSUBAMEに代表されるマルチコアCPUとメニーコアGPUによるハイブリッドシステムは、ハイパフォーマンス・コンピューティング・アーキテクチャの進化の方向性とし
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
■ - Larkの日記
id:ColMuskaと組んで出たGPU Challengeが終わったので忘れないうちにCUDAプログラミングのメモを書き残しておこう。内容は保証できないけど。 基本的には本家CUDAのProgramming Guideを見ればいい。Runtime/Driver APIを参照するときはReference Manualを見ればリストが載ってる。 CUDA Toolkit 10.1 Update 1 Download | NVIDIA Developer 日本語ならここが結構丁寧に説明されてる。 http://journal.mycom.co.jp/special/2008/cuda/index.html CUDAの用語がごっちゃになって結構めんどい。 スレッド関連 カーネル GPUに投げる関数。カーネル関数と関係あるのかね？ スレッドブロック スレッドのまとまり。1次元あたり512スレッドの
【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 (1) グラフィックプロセッシング | エンタープライズ | マイコミジャーナル
最近、GPUの計算性能の高さからGPGPU(General Purpose Computation on Graphics Processing Unit)とかGPUコンピューティングとか言われる、GPUを科学技術計算処理に利用する研究が盛んになっている。また、GPUを製造するNVIDIAは、科学技術計算を3Dグラフィックスに続く新市場として捉えており、Teslaという科学技術計算用の製品を発売し、GPU上のプログラム開発環境としてCUDA(Compute Unified Device Architecture)を公開している。但し、NVIDIAのDavid Kirkチーフサイエンティストは最近、"GPGPU is dead, GPU Computing is the future for affordable supercomputing"と題した講演を行っており、同社はGPGPUという
高校生のための NVIDIA CUDA サマーキャンプ 2012 8/30 thu. | NVIDIA
CUDA Zone CUDA® is a parallel computing platform and programming model developed by NVIDIA for general computing on graphical processing units (GPUs). With CUDA, developers are able to dramatically speed up computing applications by harnessing the power of GPUs. In GPU-accelerated applications, the sequential part of the workload runs on the CPU – which is optimized for single-threaded performance
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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