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FurMark Homepage
GPU Stress Test OpenGL and Vulkan Graphics Benchmark Windows - Linux FurMark 2 is the successor of the venerable FurMark 1 and is a very intensive GPU stress test on Windows (32-bit and 64-bit) and Linux (32-bit and 64-bit) platforms. It's also a quick OpenGL and Vulkan graphics benchmark with online scores. FurMark 2 has an improved command line support and is built with GeeXLab. FurMark 1 is sti
NVIDIAのGeForce 600シリーズの新機能Bindless Texture – Shader.jp
by masafumi • 2012年3月27日 • NVIDIAのGeForce 600シリーズの新機能Bindless Texture はコメントを受け付けていません NVIDIAのKeplar,GeForce GTX 680のWhite paperから新機能周りの情報を読んでいたのですが”Bindless Textures”という新機能を搭載してるみたいですね（13ページに記載）． The GeForce GTX 680: A Developer’s Perspective http://developer.nvidia.com/content/geforce-gtx-680-developers-perspective White paper http://www.geforce.com/Active/en_US/en_US/pdf/GeForce-GTX-680-Whitepap
【レポート】SIGGRAPH 2006 - 日本発のGPUテクノロジー「PICA200」が公開 (1) 日本発のGPUテクノロジー | パソコン | マイコミジャーナル
昨年のSIGGRAPH 2005で電撃的にデビューを果たしたディジタルメディアプロフェッショナル(Digital Media Professionals : DMP)による日本発のグラフィックス・プロセッサ・テクノロジー「ULTRAY2000」。SIGGRAPH 2006では、その携帯機器(携帯電話、PDA、小型ゲーム機)向けにあたるGPU-IPコア「PICA200」の実動モデルが公開された。 DMP(Digital Media Professionals)のブース なお、このPICA200の元になっている基本技術については、昨年のSIGGRAPHレポートが詳しいので、そちらも参照して頂きたいと思う。 PICA200とは〜脱(?)プログラマブルシェーダの小型携帯機器向けのGPU グラフィックスチップ(GPU)は、「プログラマブルシェーダ」の概念を導入することで、最新のグラフィックス技術をソ
AMD Athlon™ 64 Tech Docs
製品 プロセッサ アクセラレータ グラフィックス アダプティブ SoC、FPGA & SOM ソフトウェア、ツール、アプリケーション
フィックスターズ、CUDA対応の商用Linux OS「Yellow Dog Enterprise Linux for CUDA」 | OSDN Magazine
フィックスターズ（本社：東京都品川区）は2010年3月3日、NVIDIAのGPU向け統合開発環境「CUDA」に対応した商用Linuxディストリビューション「Yellow Dog Enterprise Linux for CUDA」の提供を開始した。GPUコンピューティング向けに最適化した初の企業向けLinuxディストリビューションとしている。サブスクリプション価格は、1サーバあたり年間4万5000円。 新たにx86システムをサポート。NVIDIA GPUをアクセラレータとするx86システムにインストールして利用する。不要なパッケージサービスを省くことで、他のLinuxディストリビューションと比べ最大9％高速にCUDAを実行できるという。 「CUDA」のドライバやツールキット、EclipseベースのCUDA統合開発環境を収録。OSと同時に希望のバージョンのCUDAを導入可能で、OSアップデー
GPGPUスペシャリスト・フィックスターズを知る！ (1/2)
ASCII.technologiesとアスキー総合研究所、ASCII.jpが合同で開催する技術解説セミナーの第1回「GPUコンピューティング」が3月19日に開催される。その講師を務めるフィックスターズは、PS3のCellやNVIDIA/ATIのGPUなど、演算能力の高いマルチセルプロセッサーを最大限に生かすシステム構築、ソフトウェア開発を手がける技術者集団だ。 本セミナーの前から同社ではGPGPU関連のセミナーやハンズオン（実習形式の勉強会）などを重ねており、業界では知らぬものはない存在――とはいえASCII.jp読者の中にはまだ同社の実績や活動を知らない方もいるだろう。 ここではフィックスターズが執筆担当した、「ASCII.technologies」（アスキー・テクノロジーズ）の2009年12月号に掲載されたGPGPU特集から一部抜粋してご紹介する。なおセミナーの参加者には当該号を基本テ
CUDA Information Site
NVIDIA CUDA Information Site — unleash the power of GPU / GPUのパワーを引き出そう — NVIDIA CUDA Information サイト（以下「本サイト」）は、マルチコアソリューションを提供するフィックスターズの技術者有志が運営する、NVIDIA CUDAの普及と利用促進を目的とする情報公開と情報交換のためのサイトです。 本サイトでは、NVIDIA社が発売するGPUアクセラレーターボードTesla C1060/S1070 (Tesla）上のCUDAアプリケーション開発に関する情報を中心として、GPUに関する各種の情報をお伝えします。
GPUの計算精度について(積和演算） - CUDA Information Site
NVIDIAのGPUが取り扱う浮動小数点数演算はIEEE754に準拠しています。 しかし、独自拡張されたいくつかの演算や、非正規化数の取扱いなどの違いにより、CPUと演算結果が異なる場合があります。 つまり、適切な浮動小数点数の計算誤差チェックを行わないと、バグなのか仕様なのか分からないという困った問題に直面します。 このTIPSでは、実際に誤差が出るケースとともに、簡単な計算誤差の回避方法をご紹介します。 プログラミングマニュアルを読み解く CUDAのプログラミングマニュアルは、AppendixとしてGPUの計算誤差に言及しています。 この中から、いくつか気になる部分を抜き出してみましょう。 NVIDIA CUDA Programming Manual 2.3 - Appendix C.1.1より Addition and multiplication are IEEE-complia
「Fermi」で，NVIDIAはどこへ向かうのか？
「Fermi」で，NVIDIAはどこへ向かうのか？ ライター：本間 文 Jen-Hsun Huang氏（Co-Founder, President, and Chief Executive Officer, NVIDIA） NVIDIA主催の開発者会議，「GPU Technology Conference」（以下，GTC）でベールを脱いだ次世代アーキテクチャが，この「Fermi」（フェルミ，開発コードネーム）である。パラレル（＝並列）コンピューティング処理に最適化すべく，一から設計されたというFermiは，従来のGPUアーキテクチャから設計面で大きく変わっているのが特徴だが，一部で噂されているように，NVIDIAは，Fermiアーキテクチャへの転換を機に，グラフィックスを捨てて，ハイパフォーマンスコンピューティンの世界に行ってしまうのだろうか？ GTC初日に開催された，NVIDIAの社長兼
ノート/CUDA/JohanSeland - 東邦大学理学部情報科学科 山内のサイト
サイトトップ ノート マイニング ├マイニング ├バスケット解析 ├バスケット解析をＲで ├図書貸出をＲで └ テキストマイニング ├テキストマイニングTM ├TMとシソーラス ├PubMedをTM ├TMとMeSH ├TMとNLTK └ 分子進化学 ├分子進化学 └ Pythonと論文アクセス ├Pythonを使ってみる ├PythonでPubMed ├Pythonで...続き └ CUDA ├GPU ├ProgrammingGuide └ ACS、PHPからLDAP ├ACS導入 ├新規ホスト移行 ├再度やり直し ├OpenLDAP導入 └ Linuxでビデオ ├Linuxでビデオデータを作る ├AVIフォーマット ├x264ソースを見る ├Macでフレーム抜き? └ OpenMPIと並列化 ├EPMRを見る
OpenCL - Wikipedia
OpenCL（オープンシーエル、英: Open Computing Language）は、マルチコアCPUやGPU、Cellプロセッサ、DSPなどによる異種混在の計算資源（ヘテロジニアス環境、ヘテロジニアス・コンピューティング、英: Heterogeneous）を利用した並列コンピューティングのためのクロスプラットフォームなAPIである。主な用途は科学技術計算や画像処理に代表される高性能計算のためのアプリケーションソフトウェアの高速化（ハードウェアアクセラレーション）であり、シミュレーション可視化に用いるリアルタイム3次元コンピュータグラフィックスAPIとの連携も拡張機能として標準化されている。スーパーコンピュータやサーバ、ワークステーションやパーソナルコンピュータのほか、携帯機器などでの利用も想定されており、組み込みシステム向けに必要条件を下げたOpenCL Embedded Profi
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#1 AI カンファレンス - GPU テクノロジ カンファレンス - NVIDIA
http://www.amrstation.com/style/media/g-b_nvidia.html
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Shader.jp - Shader.jp News : NVIDIA NEXUS by masafumi
GPUの性能比較
http://www.h4.dion.ne.jp/~aona/cpu/gpu/nvidia_gpu.html