GNUPLOTの使い方
GNUPLOTの使い方 [2014.08.17] 以下はかなり古いバージョンです． 最新版（といってもコンテンツは古いままですが）はこちら． このドキュメントの文責は高橋にあります． 目次 はじめに 起動・終了の仕方 ２次元のグラフを描く 描画範囲の指定 ファイルからデータを読み込む データスタイルの指定 ３次元のグラフを描く ファイルへの出力 ヘルプの使い方 リンク CのプログラムからGNUPLOTを動かす方法 このページの旧版 はじめに このドキュメントは，グラフ描画ソフトGNUPLOTの使い方を説明したものです． 初歩的なこと書いてありませんので，より詳しいことが知りたくなったらリンクをたどってみて下さい． 下記のドキュメントでは，龍谷大学瀬田学舎の計算機実習室のTurboLinuxで動く version 3.7 や，高橋の手元のFreeBSDで動く version 4.0 を対象に
Fortran 入門
Created: 2008/01/10 Last Updated: 2022/12/21 このドキュメントは Fortran 入門用テキストです。 Fortran 入門者（特に Fortran 90 入門者もしくは Fortran 95 入門者）を対象にしています。 Fortran 言語は５０年以上もの歴史を持つ言語でありながら現在も進化を続ける言語であることから、古い規格や慣習との互換性を保ちながら進化しなければならない宿命があります。 このテキストでは、新しく Fortran を学ぶ入門者の方々が必要と思われる事にフォーカスを絞って、古い機能やあまり利用されない機能は説明されていません。 このテキストが皆様のお役に立てれば幸いです。 1 Fortran とは 1.1 Fortran 言語について 1.2 Fortran の歴史 ～ 現在 2 Hello World の作成 2.1 プ
CUDA編02 - 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編02 最終更新： mikk_ni3_92 2010年03月03日(水) 15:51:46履歴 Tweet 現在地 >> メニュー >> CUDA >> CUDA編02 INDEX： CUDA編01 << CUDA編02 >> CUDA編03 目次 目次 CUDAの概念 Grid、Block、Thread ローカルメモリ、共有メモリ、グローバルメモリ 処理の概念 基本操作 GPUのメモリ確保 GPUへのデータの転送 GPUで処理(カーネルの呼び出し) GPU→CPUでデータを取り出す ここまでまとめ CUDA側の書き方 サンプルコード CUDAの概念 Grid、Block、Thread CUDAには「Grid」、「Block」、「Thread」という単位がある。 「Thread」→いわゆる処理１つ分のこと。（例
CUDA編02::組み込み変数 - 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編02::組み込み変数 最終更新： mikk_ni3_92 2010年03月03日(水) 16:54:26履歴 Tweet 現在地 >> メニュー >> CUDA >> CUDA編02 >> CUDA編02::組み込み変数 組み込み変数とアクセス方法 GPU上でデータアクセスに使う組み込み変数と関連するものは次の通り gridDim dim3型。グリッドの次元を持っている。 blockIdx uint3型。ブロックのインデックスを持っている。(上の図でいう(0,1)とか(1,1)とか) blockDim dim3型。ブロックの次元数をもっている。 threadIdx uint3型。スレッドのインデックスをもっている。 【例】 //GPU用にブロックとスレッドを用意 dim3 grid(2,2,1);//2×2の
CUDA Visual Profilerを使う - CUDA Information Site
Visual Profilerとは？ CUDAを用いてハイパフォーマンスなプログラムを書くためには、 プログラムの特性を調べ、最もボトルネックとなっている部分を確認しながら、 適切な最適化テクニックを用いてコーディングを行う必要があります。 ここで言う「特性」には以下のようなものがあります。 プログラム全体の実行時間の内訳 Kernelにおけるレジスタやメモリの使用状況 Coalesced Access状況 Kernelの命令数 分岐によるWarp分割数 ここに挙げたのはほんの一例ですが、これらの特性を自分で算出するには、 本来行いたいプログラミングからは大きく離れた所に労力を費やさねばなりません。 そこで出番となるのが、CUDAプログラムのプロファイリングツール、CUDA Visual Profilerです。 もともとCUDAプログラムにはプロファイルをCSV形式で出力する機能が備わっ
CUDA GPU Computingへの誘い
Copyright © 2004-2024 Impress Corporation. An Impress Group Company. All rights reserved.
卒論生のとんでもない勘違い
印刷するならpdfファイルを。 先生は答・結果を知っている: まさか。 宿題じゃないんだから決してそういうことはない。 もちろん，先生の経験から，こんな内容の結論が出たらいいなぁと 思いながらテーマが決められている場合が多いとは思うが， そうなるかどうかはやってみないとわからない。 卒論生が手を動かさない限り，答に近づく道は無いのである。 最初に指示された計算・実験の結果が出たらほぼ終わりだ: これも まさかである。 その逆で，最初の結果が出たところが本当の「始まり」である。 最初の結果は，その研修の方向を決めるための第一歩に過ぎない。 それを見た上で次の計算や実験をどのようにすべきかを考えるというプロセスが入る。 最悪の場合は，テーマそのものの変更もある。 これは教員のミスの場合もあるかもしれないが， 新しいことをやるときには避けられないプロセスでもある。 したがって，できるだけ早めに最
琉球大学・沖縄高専第1回交流研究会 – 琉球大学 工学部 工学科 知能情報コース / 大学院 理工学研究科 情報工学専攻
當間＠情報工学科です。 沖縄高専との研究連携交流の一環として、交流研究会を開催します。興味のある方は自由に聴講ください。 まだ手探りの状態での実施のため今後どのような交流に繋がるかは不透明ですが、今回の趣旨は次の通りです。 趣旨：卒研生テーマに関する討論 卒研生がこれまでにやってきた内容や、どのようなテーマに ついてどう取り組むつもりかといったことをベースに卒研生 が学会発表スタイルで発表し、質疑時間長めに討論する形式。 上記の通り卒業研究における中間発表的な位置付けのため具体的な成果なりが出ていない発表が多いかと思いますが、より良くするために前向きなご指摘・コメント等を頂ければと思います。 交流研究会プログラムは以下の通りです。 （発表者やテーマ等に変更の可能性があります） 琉球大学・沖縄高専第1回交流研究会 共催：琉球大学工学部情報工学科複雑系工学研究室（遠藤研・山田研・當間研・赤嶺研
要旨の書き方。
B4の学生でこの時期ならば、おそらく日本化学会の年会でしょう。初心者向きの学会ですね。 予稿集は、その講演やポスター発表を沢山の人に見聞きしてもらうためのものです。この講演は面白そうだ、ということを見る側に訴えるように心がけて作成しましょう。 おそらくA4サイズで作るように指定されていると思います。しかし、実際の予稿集ではA4サイズの用紙に４つの講演の予稿が縮小されて掲載されます。ですので、図も文字もそのサイズで印刷されても読み取れるように考慮してください。 文字はなるべく大きくすることです。日本化学会では文字サイズを10～10.5ポイントが目安といってますが、はっきり言って読みが甘すぎますね。日本化学会はいつもこうなのですけどね。これでは小さすぎます。もっと大きくしないと見にくくて仕方ないですよ。12ポイントくらいがよいのではないでしょうか。とにかく最終的にA4サイズの1/4の面積になっ
粒子法のプログラム第１回（概要）
粒子法のプログラムを実装しようとしたのですが、論文や本だと数式レベルでしか説明がなく、それをプログラムにして動くようにするまで苦労しました。 数式をプログラムに落とすこと自体は簡単なのですが、各定数の値が分からなかったりして、粒子が上手く動いてくれるまで大変でした。 なので、同じところでつまづく人も多いのではと思い、自分が書いた粒子法のプログラムを紹介しようと思います。下の動画を作ったときのプログラムです。SPH法です。 こちらがソースコードです。 ※2009.11.4追記 こちらに整理したC++版のほか、Haskell版、OCaml版のコードがあります。 まずはシンプルにと考え、近傍粒子の探索は工夫せず、n(O^2)ですがわかりやすいアルゴリズムを採用しています。まず動くコードを書き、そこから高速化していくアプローチです。 また、計算量を減らした方が試しやすいのと、粒子法は３次元への拡張
Ubuntu 10.10(x86)にCUDA 4.0を入れてサンプルを動かすまで | さかな前線
備忘録以上の何ものでもありませんです． CUDA4.0はUbuntuに関して10.10を正式サポート対象としてるのもあって，ハッキリ言って，導入に躓く要素はないです． ちなみに僕のメインマシンはモバイルノート(ThinkPad X201s)なんですが，研究室のマシンがi7-920に9500 GTなので，基本的にCUDAは(エミュレーションじゃなく)こっちでやってます． まずは必要なものを落としてきましょう http://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-40 ここから， Developer Drivers for Linux (2011.6.1現在のバージョンは270.41.19) CUDA Toolkit for Ubuntu Linux 10.10 CUDA Tools SDK GPU Computing SDK code samples を落とします
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
| NVIDIA Developer Zone
Ubuntu 11.04にCUDA開発環境を導入する
有効なWikiNameではありません - PukiWiki for PBCGLab
http://yaplog.jp/projectmannex/archive/170
GPGPUのキラーアプリケーションは「グラフィックス」 － ＠IT
有効なWikiNameではありません - PukiWiki for PBCGLab
粒子法 Fluid Solid Interaction
粒子法による物理解析 ゼリー
学ぶカラダをつくる －サルでもわかる学問講座－ : 3、プロポーザル（研究計画書）をつくる！