nvidia-docker 2 を Docker CE (安定版) と共に Ubuntu 18.04 へインストールする - Qiita
前提となる組合せ 以下の組合せでインストールしたいものとする： Ubuntu 18.04 nvidia-docker 2 Docker CE は安定版（stable）を使いたい CUDA のバージョンは特にこだわらないができるだけ新しいもの ※動作確認に使用したハードウェア NVIDIA V100 Cisco UCS C240 M5 Docker CE の Ubuntu 18.04 対応について Docker CE 安定版が Ubuntu 18.04 へ対応しておらずしばらく話題となっていたが、2018年7月頃にサポートし、Docker の公式マニュアルにも 18.04 への対応が記載された。 インストール要件の確認 nvidia-docker 2 のインストール要件とCUDA 要件を参考にすると下表の組合せで良さそう。 特に Docker のバージョンについて、1.12 以降であればよい
Ubuntu 18.04へのCUDAインストール方法 - Qiita
Ubuntu 18.04 に NVIDIA の CUDA のインストール方法です。私は主に Google Cloud や Amazon EC2 の GPU インスタンスを使っているので、それ前提で書きます。ストレージは20GB程度必要です。Python からしか使わない場合は Anconda 内蔵の CUDA を使用するのがお勧めです。 Ubuntu の他のバージョンはこちらをご覧ください。 Ubuntu 16.04 https://qiita.com/yukoba/items/3692f1cb677b2383c983 Ubuntu 20.04 https://qiita.com/yukoba/items/c4a45435c6ee5d66706d 前準備 CUDA 10や11をNVIDIAのリポジトリからインストール CUDA 10 から Ubuntu 18.04 向けが https://
Jetson NanoでGPGPU (CUDA) プログラミング ~ライフゲームの開発~ - Qiita
この記事について Conway's Game of Life (ライフゲーム) をCUDA実装して高速化します。さらに、Shared MemoryやStream等の最適化手法を試し、PCとJetson Nanoでの挙動の違いを確認します。 最近、Deep Learningが非常に流行っています。その影響もあり、GPUといえば機械学習とセットで語られることが多いです。しかし、もともとはGenral Purpose GPUという言葉の通り、Deep Learningに限らず一般の計算用途に使用できるものです。ひと昔前は仮想通貨のマイニングが流行りましたね。今回は初心に戻って、Jetson NanoでGPGPUしてみようと思います。 実は、Windows PC用にCUDA実装したライフゲームのプロジェクトは以前作ったことがあります。今回は、そのプロジェクトをベースに、CMakeを使いマルチプラッ
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