Release Highlights Easier Application Porting Share GPUs across multiple threads Use all GPUs in the system concurrently from a single host thread No-copy pinning of system memory, a faster alternative to cudaMallocHost() C++ new/delete and support for virtual functions Support for inline PTX assembly Thrust library of templated performance primitives such as sort, reduce, etc. NVIDIA Performance

CUDA関連ソフトウェアのダウンロード ここから，以下の３つをダウンロードします． CUDA Driver GPU Computing SDK samples CUDA Computing Toolkit ここでは，バージョン4.2を対象として話を進めます． なお、OSはSnow Leopard上で行っています. インストール 基本的にインストーラが整備されているので，インストーラの指示に従ってそのまま入れてください． すべて指示通りにインストールすると，下記の場所にインストールされます． CUDA Driver /Library/Framework/CUDA.framework /usr/local/cuda/lib/libcuda.dylib CUDA Toolkit /usr/local/cuda GPU Computing SDK samples /Developer/GPU Co

以前に行った画像合成（アルファブレンディング）をCUDA 3.2で再びやってみた。 CUDAで画像合成 - Basic テスト環境は前回から大きく変わっている。 MacOS X 10.6.5 (Snow Leopard) MacBook Air/Late 2010 (13inch, Core2 Duo 1.86GHz, 4GB, GeForce 320M) CUDA Toolkit 3.2 (driver 3.2.17) OpenCV 2.2 入力画像：JPEG, 1600x1200(pixel) OSやハードウェア、CUDAのドライバまで異なるので、前回の値との比較は意味を成さず、あくまで参考値と見なした方が良いだろう。また、今回はCUDA、OpenCVのライブラリとも64bitでビルドしているので、ソフトの方も64bitでビルドして動かしている。（ソースコード自体は、入力画像形式を変え

CUDA 3.2がようやくリリースされたので、3.1から更新してみた。 CUDA Toolkit 3.2 Downloads | NVIDIA Developer システム環境設定のパネルに表示されるCUDAのバージョン情報がずっと謎だったのだけど、手元の環境では3.1の途中から更新がかかるようになった。今回はこのパネルからインストーラを起動させてCUDA 3.2を導入した。 動作環境は下記の通り。 MacBook Air/Late 2010 (13inch, Core2 Duo 1.86GHz, 4GB) MacOS X 10.6.5 (Snow Leopard) CUDA 3.2 (driver 3.2.17) SDKもインストールして、CUDAメモリ転送のパフォーマンスを測定してみた。（64ビットで実行） $ file ./bin/darwin/release/bandwidthTe