CUDAを一枚の絵にまとめてみた - OPTiM TECH BLOG
まえがき 初めまして、R&Dチームの宮﨑です。趣味はFPSをやってます。150時間やってますが未だにドンかつを食べられていません。普段は深層学習のベンチマークを取ったりしています。 実はひと昔前からあった深層学習。近年実用性が増して一大ブームとなっています。実用的になった背景の一つとしてGPUを用いた高速化により深層学習の学習及び推論が実用的な時間で実行できるようになったことがあります。NVIDIAから提供されるCUDAを用いるとC言語に拡張を加えた形式でCPU+GPUのヘテロジニアスコンピューティングを記述できます。 CUDAを使用するにはCPU+GPUの環境がどのようなハードウェア構成をしており、その上でCUDAがどのようなシステムを構築しているのかを理解する必要があります。この理解なしに漫然とサンプルコードを真似するだけでは意図通りのパフォーマンスが出なかったり、そもそもAPIの意味
Looking for CUDA compatibility chart for nvidia drivers
I’m having trouble installing CUDA for my setup due to a driver compatibility issue with nvidia driver version 384.111. I attempted to install CUDA 9.1, but I do not have the nvidia driver compatible with 9.1 (seen https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1027872/problem-installing-cuda-9-1-on-ubuntu-16-04/). I then attempted to install 9.0 from the repo, but that indicated that I needed version 3
Ubuntu 16.04へのCUDAインストール方法 - Qiita
Ubuntu 16.04 に NVIDIA の CUDA のインストール方法です。私は主に Amazon EC2 の GPU インスタンスを使っているので、それ前提で書きます。Amazon EC2 の GPU インスタンス、g3, p2, p3 などで使えます。完全仮想化の hvm の方を使ってます。ストレージは20GB程度必要です。 なお記事の都合上、最新の CUDA および cuDNN をインストールしていますが、TensorFlow などの各種ライブラリを動作させるためには、タイミングによっては少し古いのをインストールしないと対応していない場合が多いです。 Ubuntu 18.04 へのインストール方法は https://qiita.com/yukoba/items/4733e8602fa4acabcc35 をご覧ください。 前準備 CUDA 9 のインストール CUDA 7.5 は
CUDAで疎行列計算(cuSPARSE) - Qiita
GPGPU Advent Calendar24日目です！イブの重要な日に私なんかでいいんでしょうか。 今日は、前回書いた通り、cuSPARSEの話をします。 cuSPARSEとは、CUDA用の疎行列計算ライブラリです。使い方はドキュメントを見てもらうのが一番早い気がしますが、私は若干つまづいたので、ここに「疎行列×ベクトル」の演算を実行するまでの簡単なチュートリアルっぽいことを書きます。 全文 と、細かく書いてくと大変なことに気づいたので、全部コード＋コメントで書きます！手抜きじゃないよ！！ #include<iostream> #include<cuda_runtime_api.h> #include<cublas_v2.h> #include<cusparse_v2.h> #include<thrust/device_vector.h> const int N = 1024; int
NVIDIA Dockerで簡単にGPU対応のTensorFlow入りコンテナを作る方法
こんにちは。 小説家になろうの作品群を読んでいたら連休が終わりそうです。 連休の終わりのアンミラ帰りに衝撃作TensorFlowでGPUが使えないとそのアンサーエントリであるTensorFlow on DockerでGPUを使えるようにする方法を読み、書いてみたエントリです。先月購入した最低限Maxwell的なグラフィックカード(図1)絡みで見つけたNVIDIA Docker、なかなか良いものなのでもっと多くの方に知ってもらいたいなと思い。 今回はNVIDIA Docker + TensorFlowでGPUを有効活用する手順を紹介します。他の方による関連記事として、日本語でのNVIDIA Docker + Caffe解説はすでにUbuntu14.04.3でnvidia-docker使ってCaffeをインストールしてみたがあります。Caffeな方はそちらを参照ください*1。今回はお題がTen
NVIDIA GPU Deep Learning（深層学習）開発環境、構築、最適化情報｜株式会社アークブレイン
こちらは、「NVIDIA® Deep Learning （深層学習）」を開発するPC（ワークステーション、サーバー）に必要な開発環境を構築する方法の概略や、構築に参考となる情報を集めたページとなります。 各々の情報のサイト・リンク情報、NVIDIA® CUDA、CUDA GUP ドライバー、NVIDIA® DIGITS、cuDNN、フレームワーク（Caffe、theano、torch、BIDMach）などをダウンロード、インストールする方法の概略情報があります。 既に Deep Learning の開発環境をお持ちの方も、また、これから導入を考えておられる方にも、何かのご参考になれば幸いです。 インテル® Xeon® プロセッサや、Xeon® Phi™ x200 プロセッサ（Knights Landing）を使用した場合の Deep Learning 開発に関しての情報はこちらをご覧くださ
Ubuntu 14.04にCuda 6.5をインストール - Qiita
バージョン 適当にやると最新バージョンがインストールされてしまう． また，Cuda 6.5はGCCが4.8.1以下でないといけないらしい． 各最新バージョンの状況 Cuda 7.0 Nvidia ドライバ 346 GCC 4.9.2 インストールしたいバージョン Cuda 6.5 Nvidia ドライバ 340くらい？ GCC 4.8.1以下 準備 GCC 4.7をインストール GCCの4.8.1が指定できなかった．GCC-4.8を指定してインストールすると4.8.4とかがインストールされてしまう． 古いバージョンのGCCインストールのため
nvidiaのdriverをインストール(ubuntu) - mikemoke blog
CUDA インストールのため、NVIDIA のプロプライエタリードライバをインストールします。 [環境] OS: ubuntu 14.04LTS Graphic board: Geforce GTX Titan Black driver version : LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER バージョン:352.21 リリース日:2015.6.15 オペレーティングシステム:Linux 64-bit 言語:Japanese ファイルサイズ:77.00 MB [インストール手順] 参考：Ubuntu に最新の NVIDIA Driver をインストールする。 - ZONDEEL BLOG 手順１：ドライバのダウンロード http://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp ※ 拡張子[.run] のフ
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All curand() samples fail with GTX 1080 on CUDA 7.5
Install Ubuntu 16.04 or 14.04 and CUDA 8 and 7.5 for NVIDIA Pascal GPU
Ubuntu14.04にCUDA Toolkit or NVIDIAグラフィックスドライバを入れるとGUI環境でログインできなくなる問題について - 六彩庵
http://creativeart.blog.shinobi.jp/opencv/identifier%20-iunknown-%20is%20undefined
http://www.culatools.com/