© 2013, NVIDIA CORPORATION. All rights reserved. Code and text by Sean Baxter, NVIDIA Research. (Click here for license. Click here for contact information.) Modern GPU is code and commentary intended to promote new and productive ways of thinking about GPU computing. This project is a library, an algorithms book, a tutorial, and a best-practices guide. If you are new to CUDA, start here. If you'r
NVIDIAの「GK110(Kepler)」GPUを使う「Tesla K20/K20x」と「GeForce Titan」は、現状では最強の科学技術計算能力を誇っており、K20xは2012年11月のTop500で1位を獲得したオークリッジ国立研究所のTitanスパコンにも採用されている。 GPUは高い浮動小数点演算能力を持っているが、単に、浮動小数点演算器の数を増やして従来のCPUを相似形で拡大したものではなく、かなり異なった作り(アーキテクチャ)となっている。そのため、GPUの高い演算能力を引き出すためには、CPUのプログラムとは異なる注意が必要である。そこで、Kepler GPUを例にとり、そのアーキテクチャとCUDAプログラムの最適化のポイントを見ていきたいと思う。なお、この連載は、GTC 2013でのPaulius Micikevicius氏の発表を中心とし、Julien Demou
1. CUDA Samples 1.1. Overview As of CUDA 11.6, all CUDA samples are now only available on the GitHub repository. They are no longer available via CUDA toolkit. 2. Notices 2.1. Notice This document is provided for information purposes only and shall not be regarded as a warranty of a certain functionality, condition, or quality of a product. NVIDIA Corporation (“NVIDIA”) makes no representation
基本的にはドキュメントに書いてある通りセットアップすればOK http://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-40 自宅サーバのOSはCentOS 5.6。 私は雰囲気でインストールしてたらこんなエラーが出るようになってしまった。 $ ./deviceQuery [deviceQuery] starting... ./deviceQuery Starting... CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) cudaGetDeviceCount returned 38 -> no CUDA-capable device is detected [deviceQuery] test results... FAILED Press ENTER to exit... ドキュメント
NVIDIA,「CUDA 5」を正式発表。第2世代Kepler「GK110」に向けた準備が整う ライター:米田 聡 NVIDIAの開発するGPUコンピューティング向け開発環境「CUDA」。その最新版「CUDA 5」は,2012年8月からリリース候補版がダウンロード可能になっていたが,いよいよ正式版がリリースされることになった。 それに合わせ,アジア太平洋地域の報道関係者を対象とした電話会議が開催され,CUDA 5の概要が語られたので,今回はその内容を簡単にまとめてみたい。 GK110コアの「Tesla K20」に向けた準備が整うCUDA 5 電話会議で説明を担当したのは,米NVIDIAでGPUコンピューティングソフトウェア部門でシニアプロダクトマネージャを務めるWill Ramey氏だ。同氏が示したCUDA 5のトピックは下に示したスライドのとおりで,これらは第2世代Keplerアーキテク
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