The Vector Programming Language
Vector was our team’s final project for COMS 4115: Programming Languages and Translators. Vector is a high-level language for general-purpose GPU computing. Over the course of the semester, our team developed a compiler that compiled Vector into CUDA, which could then be compiled to run on Nvidia GPUs. My teammates were Zachary Newman, Sidharth Shanker, Jonathan Yu, and Harry Lee. Rationale Genera
%3A_Unified_Memory)
CUDA 6速報(1): Unified Memory - トータル・ディスクロージャ・サイト（事実をありのままに）
先日発表されたCUDA 6について、NVIDIAが紹介している新機能をいくつか紹介する。なお、Toolkitはまだ評価できる状態ではないため、NVIDIAの紹介からの推測による記事である。そのため、正確性に欠ける可能性について気を付けたい。 Unified Memoryとは CPUとGPUとの両方からアクセスされることを目的としたメモリ領域である。CPUとGPUとの両方にメモリを確保し、データのコヒーレンシを保つように適宜同期が行われるような実装であると説明されている。 しばしば「CPUとGPUの両方のメモリにアプリケーションが直接アクセスできるようになる」というような表現で紹介しているニュースサイトがあるが、CPU上のメモリをGPUが直接アクセスする機能はすでにCUDA 2.2のときに「Mapped Memory」という機能で実現されている。さらに、CUDA 4.0のときに実装された「
About NVIDIA
統合メモリ、ドロップイン・ライブラリなどのプログラミング機能により、 次世代のGPU開発者を支援 2013年11月14日 － カリフォルニア州サンタクララ －NVIDIA（本社：米国カリフォルニア州サンタクララ、社長兼CEO： ジェンスン・フアン(Jen-Hsun Huang)、Nasdaq：NVDA）は本日、世界で最も普及している並列コンピューティングのプラットフォームおよびプログラミングモデルの最新バージョン、NVIDIA® CUDA® 6を発表しました。 CUDA 6プラットフォームでは並列プログラミングがいままで以上にやりやすくなり、科学や工学、エンタープライズのアプリケーションをGPUで高速化するために必要な時間と労力が大幅に削減されます。 いままで使っていたCPUベースのライブラリを置き換えるだけで実行速度を最大8倍に高められるパフォーマンスの拡張機能も用意されています。CUD
GTC Japan 2013 - CUDAの発明者のIan Buck氏に聞いたGPUソフトの将来
NVIDIAが7月30日に開催した「GTC Japan 2013」においてGPU Computing Software部門のジェネラルマネージャのIan Buck氏から、GPUソフトウェアの将来像について話を聞いた。Buck氏はCUDAの生みの親であり、現在もNVIDIAのGPUソフトウェア開発の中心となっている人物である。 今回のGTCにおいて、NVIDIAがコンパイラのメーカーであるPGI(Portland Group International)を買収したことが発表された。これに関して、NVIDIAとPGIの分担はどうなるのかを質問したところ、PGIは、これまでのコンパイラのライセンス・販売を続ける。しかし、NVIDIAの一員となったので、MaxwellやVoltaといった将来のGPUやCUDA6/7の技術情報にアクセスできるようになり、より緊密な協力が行えるようになる。また、PGI
2013年度 | ＧＰＵコンピューティング - TOKYO TECH OCW
講義資料を全世界に向けて無償で公開し、最高水準の理工系教育を全世界の共有財産とすべく提供するプラットフォームです
CUDAの分かりやすい資料 | さかな前線
CUDAの解説で，分かりやすくてシンプルにまとまってる資料を見つけました〜． いずれもPDF注意です． 東京大学情報基盤センター・大島聡史先生による『これからの並列計算のためのGPGPU連載講座』より， GPUとGPGPUの歴史と特徴 GPGPUプログラミング環境 CUDA入門編 GPGPUプログラミング環境 CUDA最適化編 特別編 CUDAプログラミング Windows編 疎行列ベクトル積を題材としたCUDA最適化プログラミング 特に2と3は非常に良いです．必読です． あと，プログラムはちゃんと写経しましょう．ぼけーっと写すだけでもぜんぜん理解が違います． CUDA4.0のような最新の技法・アーキテクチャ等はともかく，また量的にまだまだいろいろ書かれてないことはあるでしょうけど，基本を押さえるのによいです．
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【イベントレポート】 【GTCレポート】日本ユニシス、CUDAでリコメンドシステムを実装
CUDA.NET
