Darknet is an open source neural network framework written in C and CUDA. It is fast, easy to install, and supports CPU and GPU computation. You can find the source on GitHub or you can read more about what Darknet can do right here: Installing Darknet Darknet is easy to install and run. This post will guide you through it. YOLO: Real-Time Object Detection You only look once (YOLO) is a state-of-t
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11. スペックIntel Xeon X5570 × 264bit 4コアNVIDIA Tesla M2050 × 2448GPUコア単精度ピーク時1.03Tflops倍精度対応Memory 22GB高速なネットワーク同一Placement Group内は高速通信可能CentOS 5.5同程度のマシンを買うと80〜100万円ぐらい? 12. 費用On-Demand Instance$2.1 / hour (¥178.5 / hour)1年¥1,563,660,3年¥4,690,980,…Reserved Instance1年 $5,630 (¥478,550)$0.65 / hour (¥55 / hour)3年 $8,650 (¥735,250)$0.33 / hour (¥28 / hour)+EBS料金など(月$2〜)※$1 = ¥85で計算
GPU Advent Calendar 2012 21日目の記事です。 あのだよ、 ワス今さらなんだケドGPGPUに興味がでてきてCUDAなんか調べてたら、お声がかかってこういう書いているわけですよ。 GPUやろうと思ったのも特になんか作りたいものがあったりするわけじゃないケド、やっぱりGPU使う以上早くなって欲しいわけじゃんか。 でいろいろ本とかNVIDIAの資料とかウェッブで資料読んだりしてるわけです。 だけどもさあ、これはバンド幅制限だすよとかコアレッシングですよとかシェアドメモリがバンクコンフリクトとか分岐がどうしてますよとか。 いやぁワスみたいな初心者にはプログラムみてここがコアレッシングだよとか正直きびしい。 まあ作ってみて測ればいいじゃんとか言われるとぐぅの音もでないんだケドさ、ワスは高速化するために行きつ戻りとかしたくないんだよ!! というかワス、ホント情けないことなんだケ
© 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
In this paper, we focus on three sparse matrix operations that are relevant for machine learning applications, namely, the sparse-dense matrix multiplication (SPMM), the sampled dense-dense matrix multiplication (SDDMM), and the composition of the SDDMM with SPMM, also termed as FusedMM. We develop optimized implementations for SPMM, SDDMM, and FusedMM operations utilizing Intel oneAPI’s Explicit
I observe substantial speedups in data transfer when I use pinned memory for CUDA data transfers. On linux, the underlying system call for achieving this is mlock. From the man page of mlock, it states that locking the page prevents it from being swapped out: mlock() locks pages in the address range starting at addr and continuing for len bytes. All pages that contain a part of the specified addre
Pinnedホストメモリとは CUDAの利用に適した、ページアウトしないホストメモリであり、cudaHostAllocによって新規確保、cudaHostRegisterによって既存のホストメモリをPinned化できる。cudaHostAllocによって確保されたメモリはcudaFreeHostによって解放でき、cudaHostRegisterによってPinned化されたメモリはcudaHostUnregisterによって非Pinnedホストメモリに戻せる。Pinned化したホストメモリは、GPUとの通信が高速に行えるほか、後述するMappedメモリとしても使うことができる。 Pinnedホストメモリの転送速度は、CUDA SDKに含まれる、bandwidthTestサンプルプログラムを実行すると、簡単に確認できる。 通常の非Pinnedホストメモリ使用: $ NVIDIA_GPU_Com
In the previous three posts of this CUDA C & C++ series we laid the groundwork for the major thrust of the series: how to optimize CUDA C/C++ code. In this and the following post we begin our discussion of code optimization with how to efficiently transfer data between the host and device. The peak bandwidth between the device memory and the GPU is much higher (144 GB/s on the NVIDIA Tesla C2050,
この記事はRC版の情報を基にしており、リリース版では変更が有ることが分かっています。リリース版の仕様に合わせて修正していますが、古い情報が残っている可能性が有ります。 CUDAにはStreamという機能が有り、GPU計算のKernelやメモリ転送を、CPUのメインスレッドとは独立のキューで管理することができる。このStreamの機能がCUDA 5で拡張され、CPU処理をStreamに投入できるようになった。 API cudaError_t cudaStreamAddCallback(cudaStream_t, cudaStreamCallback_t, void *, unsigned int) 第1引数のStreamのキューに、第3引数を引数にした、関数ポインタである第2引数の呼び出し処理を投入する。第4引数は処理のフラグであり、CPU処理のコールバック関数を呼び出し次第ブロッキングせ
この記事はGPGPU Advent Calendarの8日目の記事です。 LLVM meets GPU again! CUDA4.1以降のnvccは、Compute Capability 2.0以上のコードを生成する際にLLVM IRのサブセットであるNVVMを経由して最適化等を行ってから、NVIDIAの規定する中間表現であるPTXへの変換を行なっています。今年に入ってこの成果がLLVM本家にマージされ、バージョン3.2で正式にお目見えすることになりました。LLVM 3.2の正式リリースは2012/12/16と一週間ほど先に予定されていますが、リポジトリにはすでに3.2用のブランチが切られています。今回は一足先にLLVM 3.2を使用して、LLVM IRからPTXを生成してみましょう! 歴史的な経緯 今回LLVMにマージされたNVIDIAの実装したPTXバックエンドはNVPTXと呼ばれてい
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"The Great Day of His Wrath" by John Martin はじめに 世はまさに大並列時代。火を手にした人類が飛躍的な進化を遂げたように、並列化のパラダイムは、今まで到底不可能と思われていた速さで計算を行うことができるようになりました。 ところが、どんな手法にも欠点は存在するもので、実際に実装しようとすると非常に難しい。何故かというと、並列には並列化特有の問題が存在しており、愚直に実装してしまうとCPUより早くなってしまうどころか遅くなってしまうことだってあり得るのです。これを回避するにはGPUの内部構造についてきちんと理解をした上で、実装したいアルゴリズムそれぞれの場合に特化したコーディングを行う必要がある。 しかしよくよく考えるとおかしな話です。私たちが実装したいのはあくまで手法であり、ハードウェアではありません。なぜこのような詳細について把握する必要がある
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