CUDAとGPUコンピューティングの広がり
CUDAの普及 2006年にG80世代のGPUとともに発表されたCUDAは、当初は大学や独立の研究機関などを中心に、新しい計算手法あるいは計算の加速方法として注目を受け始めました。 研究者や専門家の皆さんが自らの研究課題をCUDA Cを使ってプログラミングすることにより、これまで数日間かけて行っていた計算内容を数時間に短縮することが可能になりました。 また、GPUの高い計算能力が新たな研究課題への取り組みを可能にし、GPUコンピューティングの学術研究目的への利用が広がりました。 その研究成果は各専門分野の学会やNVIDIAのCUDAゾーンなどでも公開されてきました。 このような状況の中で、2008年にCUDAの利用方法について、1つの転機が訪れました。 2008年6月に米Elemental Technologiesが発表した「BadaBOOM Media Converter」のトランスコー
CUDA Education & Training
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GPUで並列処理をやってみる (Codelogy)
この間のインタプリタをはじめから・・・で問題がありご指摘を受けました。 ですので次回より修正を行い、今回は GPGPU を使った計算についてやりたいと思います。 今回 nVidia の GeForce 8800 GTX というボードが手に入りましたので、専用の言語 （現在 GF8x 系のみで動作可能） であるCUDAを利用したいと思います。 CPUからの命令でGPUメモリのGPUのデータ領域のメモリを確保 CPUからGPUへメモリ内容をコピー GPUで演算処理、エラーの有無をチェック GPUからCPUへ出力用メモリ内容をコピー という流れで処理を行います。 注意しなければならない点としてGPUからCPUにメモリ内容をコピーする際、GPU内部で出力用メモリに書き出しが行われなかった場合、前回の出力結果とまったく同じものが出てきます。 (再起動してもフラッシュされない場合もありました。)
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GPUによる無償の並列処理開発ツール 「CUDA Toolkit／SDK 2.3」リリース
NVIDIA、CUDAツールキットおよびSDKのバージョン2.2正式リリース | パソコン | マイコミジャーナル
