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CUDA 6の話@関西GPGPU勉強会#5

2015年9月18日開催　GTC Japan 2015 講演資料エヌビディア合同会社プラットフォームビジネス本部シニアCUDA エンジニア森野慎也 CUDA Tookitでは、Nsight、Visual Profilerなどの開発ツールが、標準で提供されています。本セッションでは、これらのツールを用いたデバッグ・プロファイリングの基本操作について、説明します。また、事例を用い、効率のよいデバッグ法、プロファイリング時の基本的な確認ポイントもあわせて紹介します。プラットフォームは、Windows、Linuxの両者が対象となります。長岡技術科学大学 2015年度先端GPGPUシミュレーション工学特論（全15回，大学院生対象講義）第5回GPUのメモリ階層の詳細�（様々なメモリの利用）� 2015年度先端GPGPUシミュレーション工学特論・第1回　先端シミュレーションおよび産業界に

tk60qt 2015/06/10

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About NVIDIA

統合メモリ、ドロップイン・ライブラリなどのプログラミング機能により、次世代のGPU開発者を支援 2013年11月14日－カリフォルニア州サンタクララ－NVIDIA（本社：米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO：ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq：NVDA）は本日、世界で最も普及している並列コンピューティングのプラットフォームおよびプログラミングモデルの最新バージョン、NVIDIA® CUDA® 6を発表しました。 CUDA 6プラットフォームでは並列プログラミングがいままで以上にやりやすくなり、科学や工学、エンタープライズのアプリケーションをGPUで高速化するために必要な時間と労力が大幅に削減されます。いままで使っていたCPUベースのライブラリを置き換えるだけで実行速度を最大8倍に高められるパフォーマンスの拡張機能も用意されています。CUD

tk60qt 2015/06/10

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CUDAプログラミング入門 2012年6月1日版理化学研究所情報基盤センター青山幸也はじめに本書は、C 言語のプログラムを CUDA 化して GPU を使用する方法を説明した、初心者向けの講習会テキ

CUDAプログラミング入門 2012年6月1日版理化学研究所情報基盤センター青山幸也はじめに本書は、C 言語のプログラムを CUDA 化して GPU を使用する方法を説明した、初心者向けの講習会テキストです。 GPU は、理化学研究所の RICC (Riken Integrated Cluster of Clusters) に導入されている、NVIDIA 社の C1060 を想定し、 Compute Capability は 1.3 を想定します。本書を読むための前提として、C 言語の基本的な知識が必要になります。 Fortran のプログラムを CUDA 化する方法、PGI コンパイラの使用方法、GPU の新アーキテクチャー Fermi での使用方法などについては、今後順次加筆する予定です。なお、本書の記述中に、誤字や脱字、プログラムのバグ、筆者の誤解による記述ミスなどあ

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CUDAでプログラミングする前にやっておきたいこと - 株式会社CFlatの明後日スタイルのブログ

こちらの記事もご確認下さい。 CUDA6.0用にCPUとGPUの速度比較コードを修正 - 株式会社CFlatの明後日スタイルのブログ GPUとCPUの速度比較をしたい以前CUDAでのプログラミングが完成した際に、CPUとの速度比較を行いたいという当たり前の要望が上がりました。そこでGPUとCPUを切り替えるコードを作成したのですが、どうせなら最初から作っておくべきだったと反省しました。今回はその際に作成したGPUとCPUの速度比較コードを公開します。 OpenMPの設定 GPUとCPUの速度比較をする際にCPUの方も並列化しないと不公平です。CPUの並列化には設定が簡単なOpenMPを使います。 CUDAプロジェクトでOpenMPを使用できるようにするには、プロジェクトのプロパティを開き、構成プロパティ/CUDA C/C++/Command Lineの追加オプションに-Xcompil