CUDAより高速化可能で簡単なOpenACCのランタイム関数で実行中のPGI Unified Binaryの演算デバイスを切り替えられるのか検証してみた - Qiita
CUDAより高速化可能で簡単なOpenACCのランタイム関数で実行中のPGI Unified Binaryの演算デバイスを切り替えられるのか検証してみたCUDAGPGPUGPU機械学習OpenACC この記事は何？ CUDA123 に代わる新しい GPU の 標準API 、OpenACC が最近 CUDA よりも高速化できたという結果4を出していて調子が良いので、現状のヘテロジニアス環境でのマルチデバイス実行（複数のデバイス：CPU、GPU、FPGA、メニーコアCPU、ASIC などを組み合わせた演算）の対応状況を調査してみました。 そもそもOpenACCとは？ NVIDIAが中心となって本腰を入れているGPGPUなどのハードウェアアクセラレーションの標準APIです。その特徴として最も特筆すべき点はCUDAと比較してプログラミングが超簡単なことです。以前なら性能差がよりシビアでしたが、現在
ASCII.jp：ロードマップでわかる！当世プロセッサー事情（大原雄介）
多くの新製品が世に送り出されるプロセッサーの世界。テクニカルライターの大原雄介氏による本連載では、CPUやGPUなどコンピューターの中核となるプロセッサーのロードマップを軸に、その変遷を解説していく。 2024年06月10日 12時00分 PC 第775回 安定した転送速度を確保できたSCSI 消え去ったI/F史 SCSIは「まだ使っている」ユーザーがいるだろう。筆者の手元にも若干機材が残っているが、市場としてはほぼ壊滅している感が強い。 2024年06月03日 12時00分 PC 第774回 日本の半導体メーカーが開発協力に名乗りを上げた次世代Esperanto ET-SoC AIプロセッサーの昨今 Esperanto Technologyが第3世代製品をRapidusの2nmプロセスを利用して製造することを明らかにした。発表会の内容をもとにET-SoC-2/ET-SoC-3の詳細を説明
【レポート】これから先の科学を面白い世界に変えていく - GPUコンピューティング2010 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
NVIDIAは7月16日、都内でGPUコンピューティングに関するセミナー「GPUコンピューティング 2010」を開催、基調講演には同社FeloowのDavid B.Kirk氏、および東京工業大学でGPUスーパーコンピュータ「TSUBAME2.0」などに関わる学術国際情報センターの松岡聡教授と同青木尊之教授の3名が登壇した。また、セミナーに併せて、DELLやIBM、NEC、マイクロソフト、フィックスターズなど35社のメーカーがブースを構え、自社のGPUコンピューティングソリューションの展示を行うなど、各社ともにGPUコンピューティングに一目置いていることが窺えた。本レポートでは、Kirk博士の「GPU Computingが劇的に変える科学技術の未来」と題した講演した内容をお届けしたい。 あらゆる分野で活用が進むGPUコンピューティング NVIDIA FeloowのDavid B.Kirk氏
OpenCL - The Open Standard for Parallel Programming of Heterogeneous Systems
Open Standard for Parallel Programming of Heterogeneous Systems OpenCL™ (Open Computing Language) is an open, royalty-free standard for cross-platform, parallel programming of diverse accelerators found in supercomputers, cloud servers, personal computers, mobile devices and embedded platforms. OpenCL greatly improves the speed and responsiveness of a wide spectrum of applications in numerous mark
東工大、GPU/CPU混在クラスタ利用のHPC講座を開講 － ＠IT
2008/12/02 NVIDIAと東京工業大学は12月2日、NVIDIAの並列処理向け開発環境「NVIDIA CUDA」を含む並列プログラミングの講座を、日本国内としては初めて2008年10月から開講中であると発表した。講座名は「計算数理実践-HPC-」で、受講対象となるのは東工大の主に大学院生。 大規模な並列計算機の上で、並列アプリケーションを自ら研究開発する研究者や学生のために、さまざまな並列プログラミングの言語や技法を伝授する。 東工大は2006年6月に約1万個にのぼるAMDのOpteronベースのプロセッサをクラスタ構成にしたスーパーコンピュータシステム「TSUBAME」を導入。世界のスーパーコンピュータランキングとして知られる“TOP500”に世界7位として登場した。その後も性能向上を重ねてきた。2008年11月にはNVIDIAのGPGPU向け1U製品「Tesla GPU」を1
「GPGPUを身近にしたTeslaは8086登場に匹敵する革命」、NVIDIA － ＠IT
「単に速くなるだけではない。重要なのは、これまで不可能だったことが可能になるということだ」。グラフィック処理向けに設計されたGPUを汎用のHPC向け計算処理ハードウェアとして利用する「GPGPU」（General Purpose GPU）の効用について、こう説明するのは米NVIDIAでシニア・プロダクト・マネージャーを務めるスミット・グプタ（Sumit Gupta）氏だ。2008年7月23日に都内で開いたメディア向け説明会の場で同氏は、6月17日に発表されたばかりの同社のGPGPU製品「Tesla」シリーズの第2世代製品「Tesla 10」（T10）と、徐々に採用が進むGPUを利用したHPCの事例について説明した。 リアルタイムにユーザーからの入力を受け付けるなど、予測不可能な事態にうまく対処できるシリアル処理を基本とするのがCPU。これに対し、GPUは与えられたデータを大量に並列化して演
NVIDIA、GPU支援による動画エンコード機能をデモ
4月15日 開催 NVIDIAは15日、報道向け説明会を開催し、この中でGPUによる動画のエンコード支援機能をデモした。 用意された機材は、Core 2 Extreme QX6700とGeForce 8800 GTを搭載したPC。まず、XilisoftのiPod用動画変換ソフトで、1,280×720ドットのMPEG-2動画を320×240ドットのMPEG-4に変換。このソフトはCPUのみで変換処理を行ない、作業には約42秒を要した。 続いて、Elemental Technologiesが開発中の「RapiHD」というソフトでほぼ同じ作業を実行。このソフトはエンコード処理にGPUのシェーダを利用でき、CPUのみの場合の約1/3の時間の15秒程度で作業を完了した。なお、NVIDIAが示した資料によれば、2時間分の動画を同様に変換した場合、CPUのみでは5～7時間程度かかるが、64SPのGeFo
PC Watch
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Gpu vs fpga
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【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 ARMが2015年までの技術ロードマップを発表 ～ヘテロジニアスコンピューティングへ舵を切る
【イベントレポート】 【AFDSレポート】 MicrosoftがGPGPU開発向けC++の拡張「C++ AMP」を発表
「CPU-Z」「GPU-Z」などにも匹敵する情報量の総合スペックビューワー「Speccy」NOT SUPPORTED
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 なぜXbox 360は45nm化でPS3に後れを取ったのか
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【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 仕切り直しとなったLarrabeeの何が問題だったのか
直観的にわかるスカラー型演算器とベクトル型演算器の違い - 発声練習
暮らし・学び・医療 | 毎日新聞
http://aaa.jspeed.jp/~togabito/wordpress/2007/07/20/214/