Boosting Hotel Profits: The Power of Enhanced Cancellation Predictions
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Boosting Hotel Profits: The Power of Enhanced Cancellation Predictions
SPOC is a set of tools for GPGPU programming with OCaml. The SPOC library enables the detection and use of GPGPU devices with OCaml using Cuda and OpenCL. There is also a camlp4 syntax extension to handle external Cuda or OpenCL kernels, as well as a DSL (called Sarek) to express GPGPU kernels from the OCaml code. This work was part of my PhD thesis (UPMC-LIP6 laboratory, Paris, France) and was pa
この記事はGPGPU Advent Calendar23日目の記事です。遅れてますが23日目です。 さて、IvyBridgeのGPUであるIntel HD Graphics 4000(以下HD4000)からはOpenCLがサポートされました。 が、Windowsでしか使えないうえに、理論性能がえーと、http://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_Intel_graphics_processing_units によると、EU数*4*2*clockと書いてあるので、166.4[GFlops] と、CPUの217.6[GFlops]よりも低くてわざわざめんどくさいOpenCL書くメリットあんの?感がすごいです。 なのですが、このHD4000、他のGPUと違って素晴らしい点が一個あって、 http://intellinuxgraphics.org/docum
漢なら Parallella で OpenCL ですね! Parallella(epiphany core)用 OpenCL SDK である CORPTHR をインストールして Parallella で OpenCL をたしなみましょう. インストール から Parallella build を落とします(ver 1.6.0) 適当に展開してインストールスクリプトを実行して /usr/local/browndeer にインストールします. $ tar -zxvf coprthr-1.6.0-parallella.tgz $ sudo sh ./browndeer/scripts/install_coprthr_parallella.sh
GPUでモンテカルロ法の計算をしたくなったりした場合には普通CUDA,OpenCLを使うことになります。 C++でプログラミングする必要があるのですが、変数の確保、解放などで記述が長くなりがちです。pythonを用いると記述を簡潔にできるところが多いらしいので関連するライブラリを紹介します。 実務的にはPyMCからTheanoが呼べるらしいのでそれを使用するのが良さそうですが、現段階では実装されていない機能もあります。 @beroberoさん http://heartruptcy.blog.fc2.com/blog-entry-152.html id:breakbeeさん http://breakbee.hatenablog.jp/entry/2014/05/20/121722 がインストール、実行に関して解説されているのでここでは実装面を少し説明します。というか備忘録です。 PyCUDA
やっと入手できたCuBox-iです。 なぜ今更CuBox-iなのかというと、少し長い話になります。 時系列に追ってみたいと思います。 2013/12/24 発送連絡はこのタイミングできていました。 しかし結局、その際に連絡を受けていたTrucking Numberは未だに状況登録されない有様。 イスラエルの郵便から日本に入った情報は一切無く、この世から行方不明となってしまいました。 2014/02/07 あまりにも来ないので、販売元であるSolidRunに問い合わせました。 SolidRunからisraelpost.co.ilへは記録があるが、israelpost.co.ilから先の情報が無く、SolidRunからのisraelpost.co.ilへの問い合わせにも反応が得られないまま僕は諦めていました。 2014/03/02 SolidRunが代わりに再度送ってくれると連絡を頂きました。
昨年の記事ですが、GPUを束ねてパスワード解析。 → 8文字の全パスワードを5時間半で解析するコンピュータクラスタが登場 - CNET Japan 特別な機材、ソフトウェアは使っていません。 GPUクラスタの能力 ・ Radeon(計25枚)を搭載した5台のPCから成る ・ バーチャルOpenCLで仮想化し、25枚のRadeonを束ねる ・ 解析にはフリーのoclHashcat-plusを使用 ・ 1秒間に3500億通りをチェック ・ 5.5時間稼働させると、試せるパターンは 6,930,000,000,000,000(6930兆)通り バーチャルOpenCLで、仮想的に超強力なGPUを構築しているのがみそです。 8桁のパスワードのパターン数 ・ 使用文字数を95文字(半角スペース含)とし、8桁であれば95の8乗通り !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCD
おはようございます。先日は、奥さんが出張のため、息子達と実家で寝泊まりして、無事過ごせたkjunichiです。 要するに32ビットなWin8.1でnode-webclを動かすということ さらに言えば、クリーンインストール後な状態からのスタートになる。 Pythonを入れておく まえまえ、気になって仕方ながったCocolateyを使いインストール gitも入れておく node.js本体を入れる これも今回はCocolateyで入れた。 以降の作業はChocolateyでなく素の状態?で行っている。 Express版のVisual Studio 2013のデスクトップを入れる node-gypの本家のissueを見る限りWin8.1のSDKは不要らしいが、 node-webcl内でOpenGLを使うので、入れておいたほうが良さそう。 最新のnode-gypを入れる npm install -g
Mali OpenCL SDK v1.1 Released : 01 Febuary 2013 By downloading the packages below you ackowledge that you accept the End User License Agreement for the OpenCL SDK. END USER LICENCE AGREEMENT FOR THE MALI OPENCL SDK THIS END USER LICENCE AGREEMENT (“LICENCE”) IS A LEGAL AGREEMENT BETWEEN YOU (EITHER A SINGLE INDIVIDUAL, OR SINGLE LEGAL ENTITY) AND ARM LIMITED (“ARM”) FOR THE USE OF THE DELIVERABLES
node-webclを入れると出来る Unix系なOSだと割と楽にインストールできる Linux、OSXはnpm install node-webclで行けるかも 手元のMarvericksなMacBook Proでは /usr/local/includeや/usr/local/lib配下をコンパイルやリンク時に見てくれないので、 CXXFLAGS=-I/usr/local/include LDFLAGS=-L/usr/local/lib npm install node-webcl で、npm付属ではなく、最新のnode-gypでビルドしないと駄目。 node-webclが依存するDLL等の用意 node-webclのReadMe.mdの通り、依存するライブラリを準備しておく。 GLFWは2.7系を入れると良い気がする。 64ビット node-webclのdevice.ccで動的に配列を
目次 64bit対応 アプリケーションを64bit化、カーネルを64bit化、Windowsの64bit化は? Grand Central Dispatch GCDが生まれた背景、GCDとは何か?、GCDの仕組み、GCDを使ったプログラミング、GCDの今後と将来 OpenCL OpenCLが生まれた背景、OpenCLの仕組み、著名企業がサポート コラム マルチコア化へのもう一つの回答「仮想化」 QuickTime X QuickTimeが歩んできた道、大きく変わったQuickTime Player、新しいフレームワーク「QuickTime X」、HTTPライブストリーミング、Carbon アプリケーションの終焉 OpenCLが生まれた背景 GPUの性能を持て余している 昨今のGPUは、CPU以上に強力な演算性能を持つ。CPUとは異なり条件分岐や細かなデータの処理は苦手だが、大量のデータに対
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