NVIDIAが方針転換、カーネルドライバモジュールをオープンソース化へ
米NVIDIAは7月17日（現地時間）、「NVIDIA Transitions Fully Towards Open-Source GPU Kernel Modules」と題したブログ記事を公開し、GPUのカーネルドライバモジュールを完全にオープンソース化していくと発表した。 NVIDIAが方針転換、カーネルドライバモジュールをオープンソース化へ NVIDIAは2022年にもLinux向けのGPUカーネルモジュール（バージョンR515）をオープンソースとしてリリースしており、データセンター向けの一部GPUで利用できた。しかし今回、R560をベースにした最新ドライバのリリースからオープンソースGPUカーネルモジュールへの完全移行していくと発表。テストではクローズドソースのドライバと同等以上のパフォーマンスを発揮できたとしており、NVIDIAは随時オープンソースのGPUカーネルモジュールに切り
Modern GPU
© 2013, NVIDIA CORPORATION. All rights reserved. Code and text by Sean Baxter, NVIDIA Research. (Click here for license. Click here for contact information.) Modern GPU is code and commentary intended to promote new and productive ways of thinking about GPU computing. This project is a library, an algorithms book, a tutorial, and a best-practices guide. If you are new to CUDA, start here. If you'r
CUDA Toolkit 12.1 Downloads
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Shader.jp – Welcome to Shader.jp
Shader.jpへようこそ このサイトは，リアルタイム3DCGにおいて近年欠かせない技術となりつつあるリアルタイムシェーディング技術とその周辺技術をあつかうサイトです． ■お知らせ 2011.06.01 サイトリニューアルしました. 過去のArticles記事などはバックアップがあるので,おいおいと復帰させていきます. このサイトの公式Twitterアカウントは下記になります.サイトの更新などをお知らせしています. https://twitter.com/shaderjp Facebookページも作りました.Facebookで更新通知を受けたい方などはどうぞ. https://www.facebook.com/shaderjp リンクすることに対して特に連絡とか無くてOKです． 本サイトのサイト名は”Shader.jp“(“S”は大文字．)です． それ以外の箇所をリンクされても構いません
OpenCL - Wikipedia
OpenCLの仕様はAppleによって提案されたのち[3]、標準化団体クロノス・グループの作業部会OpenCL Working Group（旧Compute Working Group）によって策定されている。仕様はロイヤリティフリーなオープン標準として公開されており、仕様に基づいたフレームワークの実装はサードパーティーによって行われる。ただし、実装されたフレームワークに対して許諾される商標ライセンスに必要な仕様一致性テストには、'nominal fee'（名目上の手数料）が必要である[4]。 OpenCLには次のような特徴がある。 CPU（CL_DEVICE_TYPE_CPU）、GPU（CL_DEVICE_TYPE_GPU）、およびCell/FPGA/Xeon Phi[5]など（CL_DEVICE_TYPE_ACCELERATOR）の各種計算資源のサポート C言語（ISO C99規格）を
高校生のための NVIDIA CUDA サマーキャンプ 2012 8/30 thu. | NVIDIA
CUDA Toolkit The NVIDIA® CUDA® Toolkit provides the development environment for creating high-performance, GPU-accelerated applications. The toolkit includes GPU-accelerated libraries, debugging and optimization tools, a C++ compiler, and a runtime library. CUDA Python As one of the most popular programming languages today for AI and high-performance computing (HPC), Python developers can build ro
プログラマブル・シェーダによる積極的なGPUの活用 ― ＠IT
連載最終回となる今回は、いよいよGPUを利用したプログラミングについて取り上げる。XNA Game Studio Express（以下 XNA GSE）を利用してマンデルブロ集合のリアルタイム描画を行うことで、CPUとGPUの間でのデータ交換の仕組みとHLSL（High Level Shader Language、上位シェーダ言語）によるシェーダ・プログラミングの基礎について学ぶ。 ■はじめに Windows Vistaの登場により、GPUはPCの標準的なデバイスとして今後普及していくだろう。そんないまこそ、GPUのプログラミングを始める良いタイミングである。 過去数年間、GPUベンダやゲーム開発者たちは、GPUのためのプログラミング言語やデバッグ手段などについて試行錯誤と議論を積み重ねてきた。そして現在、ポリゴン・ベースのリアルタイム3Dプログラミングは、コンセプト、方法論ともに一定の合
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NVIDIA Developer
2009/12/10 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