10万円で自宅にDeep Learning用マシンを作った際にはまったこと - algonote
1年半前にBTOパソコンのGPU入れ替えた際のメモ。 中古のBTO PCのGPUを入れ替えるという選択肢 Deep Learningの学習をする際にCPUでやるのは速度の面で現実的でなく、デファクトスタンダードはNVIDIAのGPUのマシーンを使うこと。 最近では随分GPUのクラウドインスタンスも増えたが、GPUは本質的に発熱量が多く、データセンターで１点管理するには不向きで、長時間学習させているとコストがかさみがち。そう行った際に、自宅にGPU環境があるとクラウドより割安になる場合もあるが、組み立て済みのマシンは初期費用20万円以上するのでまあお高い。 自作するという選択肢もあるが、パーツで買うと量産効果きかないのか割高になる場合もある他、Macに慣れたゆるふわ自作PC勢には0->1組み立てはなかなか厳しい。 マシンに対する見解は色々あり、ググると 1) クラウド派 2)組み立て済み購入
High-Performance GPU Computing in the Julia Programming Language | NVIDIA Technical Blog
High-Performance GPU Computing in the Julia Programming Language Julia is a high-level programming language for mathematical computing that is as easy to use as Python, but as fast as C. The language has been created with performance in mind, and combines careful language design with a sophisticated LLVM-based compiler [Bezanson et al. 2017]. Julia is already well regarded for programming multicor
A Strategy for Automatic Performance Tuning of Stencil Computations on GPUs
We propose and evaluate a novel strategy for tuning the performance of a class of stencil computations on Graphics Processing Units. The strategy uses a machine learning model to predict the optimal way to load data from memory followed by a heuristic that divides other optimizations into groups and exhaustively explores one group at a time. We use a set of 104 synthetic OpenCL stencil benchmarks
Benchmarks on MATRIX MULTIPLICATION | A comparison between AMD Vega and NVIDIA GeForce series - GPUEATER Developers
Benchmarks on MATRIX MULTIPLICATION | A comparison between AMD Vega and NVIDIA GeForce series IntroductionACUBE Corp. graciously allowed us to borrow a Radeon Pro WX9100, so we have decided to make a report on the card and a record of the results here on our company blog. We would like to extend our heartfelt gratitude to ACUBE Corp. for this opportunity. This report focuses on the Radeon Pro WX91
GTX1060,GTX1070,GTX1080(Ti)の性能比較・検証・ベンチマーク等
6月に発売されたNVIDIA GeForce GTX-1070,1080そして、7月19日に発売されたGTX-1060のそれぞれ特徴と検証、前モデルとの比較（ベンチや消費電力など）です。 電力効率が大幅に改善したとのことですが、実際のところどうなのしょうか。検証していきたいと思います。 ※一部情報に各種【Ti】の情報、GTX1050を追加しました。 追記：RTXシリーズとの比較ベンチマークを追加 ※最新機種のベンチマークはこちら↓
GoAi | GPU Open Analytics Initiative
Mission Our mission is to build a platform that allows data scientist to explore data, train machine learning algorithms, and build applications while primarily staying on the GPU Collaboration The GPU Open Analytics Initiative (GoAi) seeks to foster and develop open collaboration between GPU analytics projects and products to enable data scientists to efficiently combine the best tools for their
Why Futhark?
Futhark is a small programming language designed to be compiled to efficient parallel code. It is a statically typed, data-parallel, and purely functional array language in the ML family, and comes with a heavily optimising ahead-of-time compiler that presently generates either GPU code via CUDA and OpenCL, or multi-threaded CPU code. As a simple example, this function computes the average of an a
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Real-Time Adaptive Image Compression
We present a machine learning-based approach to lossy image compression which outperforms all existing codecs, while running in real-time. Our algorithm typically produces files 2.5 times smaller than JPEG and JPEG 2000, 2 times smaller than WebP, and 1.7 times smaller than BPG on datasets of generic images across all quality levels. At the same time, our codec is designed to be lightweight and de
GTC2017 - Tesla V100 と CUDA9.0 - KaiGaiの俺メモ
今年のGTCはジェンスン・ファンCEOの基調講演が3日目に設定されており、そこでVolta世代の新製品 Tesla V100 と、それを搭載するDGX-1などサーバ製品とGPUクラウドが発表された。 4日間の日程のうち、情報の解禁が3日目の正午なので、その後は慌ただしくVoltaのアーキテクチャや、関連するCUDA9新機能のセッションに参加。 聞くべきセッションが被っちゃったりもしたので、できれば基調講演は初日の方が日程に余裕はあったかなぁ…。 Tesla V100について 5120CUDAコア、16GB(HBM2; 900GB/s)のメモリを搭載するまさに化け物プロセッサ。 デバイス全体で80個のSMを搭載する。SMあたりの構成は64CUDA CoreなのでPascalと同等だが、目新しい基軸としてTensor Coreという新しい計算ユニットが追加されている（SMあたり8個 = 全体で
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Intel Proposes Blackhole Render Extension For OpenGL / OpenGL ES - Phoronix
Chainerのテスト環境とDockerでのCUDAの利用
http://upcommons.upc.edu/bitstream/handle/2117/109704/Beyond%20the%20Socket%20NUMA-AwareGPUs.pdf?sequence=1&isAllowed=y
het_27_dp_speedup.eps
Monte Carlo methods for massively parallel computers
DXVA Video Processing - Windows applications | Microsoft Docs
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?action=pages_view_main&active_action=repository_action_common_download&item_id=67679&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1&page_id=13&block_id=8
NVIDIA TensorRT
High-Performance Out-of-core Block Randomized Singular Value Decomposition on GPU
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 本格的に深層学習へ舵を切った真のジャイアントコア「Tesla V100」
