NVIDIA認定パートナー【ジーデップ・アドバンス】システムインキュベーション事業 先進的なテクノロジーを用いた課題解決に特化した ソリューションビジネスを展開しています。 doneAI（ディープラーニング）用ソリューションの提供 doneXR、メタバース向けビジュアライズ用ソリューションの提供 doneビッグデータ用高速大容量ストレージソリューションの提供 done顧客リクエストに基づいたシステムの構築と運用支援
NVIDIA Dockerで簡単にGPU対応のTensorFlow入りコンテナを作る方法
こんにちは。 小説家になろうの作品群を読んでいたら連休が終わりそうです。 連休の終わりのアンミラ帰りに衝撃作TensorFlowでGPUが使えないとそのアンサーエントリであるTensorFlow on DockerでGPUを使えるようにする方法を読み、書いてみたエントリです。先月購入した最低限Maxwell的なグラフィックカード(図1)絡みで見つけたNVIDIA Docker、なかなか良いものなのでもっと多くの方に知ってもらいたいなと思い。 今回はNVIDIA Docker + TensorFlowでGPUを有効活用する手順を紹介します。他の方による関連記事として、日本語でのNVIDIA Docker + Caffe解説はすでにUbuntu14.04.3でnvidia-docker使ってCaffeをインストールしてみたがあります。Caffeな方はそちらを参照ください*1。今回はお題がTen
GTX980M＆Core i7-6700は無敵過ぎる、最強ゲームノート「GALLERIA QSK980HES」を徹底レビュー (1/3)
サードウェーブデジノスのゲーミングブランド「GALLERIA」シリーズの「GALLERIA QSK980HES」は、15.6型ノートとしては最上位モデルとして位置づけられているゲーミングPCだ。 NVIDIA GeForce GTX 980M 8GBはやっぱり強力 一般的にノートPCは3Dグラフィックスを多用するゲームには不向きとされている。その理由は、GPUの性能が低いと満足いくパフォーマンスを発揮できないから。例を挙げるとCPUはハイエンドのIntel Core i7-6700(3.4GHz)を搭載しているだけでは、グラフィックスを描画するGPUの性能が足りないので快適なゲームプレイが望めない。 「GALLERIA QSK980HES」は、GPUにNVIDIA GeForce GTX 980M 8GBを搭載。CPUにはIntel Core i7-6700(3.4GHz)、メモリーは旧規
Open Computing Language OpenCL
OpenCL™ (Open Computing Language) is a low-level API for heterogeneous computing that runs on CUDA-powered GPUs. Using the OpenCL API, developers can launch compute kernels written using a limited subset of the C programming language on a GPU. NVIDIA is now OpenCL 3.0 conformant and is available on R465 and later drivers. This is supported on x86/x86_64 Linux and Windows only and available at www.
NVIDIA Customer Support
NVIDIA’s support services are designed to meet the needs of both the consumer and enterprise customer, with multiple options to help ensure an exceptional customer experience. Please select the appropriate option below to learn more.
CUDA - Wikipedia
CUDA（Compute Unified Device Architecture：クーダ）とは、NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム（並列コンピューティングアーキテクチャ）およびプログラミングモデルである[4][5][6]。専用のC/C++コンパイラ (nvcc) やライブラリ (API) などが提供されている。なおNVIDIA製GPUにおいては、OpenCL/DirectComputeなどの類似APIコールは、すべて共通のGPGPUプラットフォームであるCUDAを経由することになる[7]。 CUDAの処理の流れ 1. メインメモリ（ホストメモリ）からデータをGPU用メモリ（デバイスメモリ）にコピーする。 2. CPUがGPUに対して処理を指示する。 3. GPUが必要なデータを取り込み各コアで並列実行する。 4. 結果をGPU用メモリか
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