CUDAプログラミングを行う前に、メモリ構造の話やC言語等について触れておく必要があるかと思いますが、とりあえず動かしてみよう！ということで、それはまた次回お話しします。
CUDAプログラミングを行う前に、メモリ構造の話やC言語等について触れておく必要があるかと思いますが、とりあえず動かしてみよう！ということで、それはまた次回お話しします。
ここではGPGPU向け統合環境の一つ、NVIDIAのCUDA（Compute unified device architecture）を使って、大規模並列計算を行ってみる。 NVIDIAによれば、並列度の高い処理ではCPUと比べておよそ10倍以上の速さで処理できるという。 なお、CUDA環境をインストールすると、自動的にOpenCLも使えるようになる。OpenCLに関しては別項を参照。 目次 CUDAのインストール（Linux編） - LinuxにCUDA環境をインストール CUDAのインストール（Windows編） - Windows XPにCUDA環境をインストール CUDAのインストール（Mac OS X編） - Mac OS XにCUDA環境をインストール 初めてのプログラム - とりあえずCUDAでのプログラムに慣れてみます 拡散方程式を解く - より実用的な処理の一例として拡散
お花見：2026年 例年よりも開花にやる気を出している桜です。冬のような寒さは去り、３月末で既に満開となりました。この様子だと今年の夏も猛暑・酷暑となりそうな予感がします。その一方で、この異常気象のことなので地球さんを信頼できず、もしかしたら再び雪が積もったりする可能…
某Hiroaki Softwareが、Win32APIコードをcuコードに混ぜてコンパイルしようとして妙なエラーに巻きこまれたらしいので調査したら、 CUDAのコンパイラであるところのnvccはクソであることが判明した。 具体的には、CreateWindow()中に一行コメントを書こうとして失敗したらしい。 この動作を以下のように再現できる。 test.cu #define func_macro(x,y) func(x,y) func(x, //comment y); func_macro(x, //comment y); do preprocessing $ nvcc -E test.cu | tail{ return cudaFuncGetAttributes(attr, (const char*)entry); } # 1 "<command-line>" 2 # 1 "test.c
●迫るIntelのLarrabeeに対抗して急ぐNVIDIAのCUDA戦略 Intelは、データ並列+タスク並列型プロセッサである「Larrabee(ララビー)」の準備を進めている。今夏にアーキテクチャの概要を明らかにし、来年(2009年)には製品投入の予定だ。Intelは、当初Larrabeeをハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)向けと説明していたが、実際にはグラフィックス製品として投入する。これは、NVIDIAがグラフィックスカードとしてボリュームを出荷することで、汎用コンピューティングにも使うことができるプロセッサを普及させている戦略を踏襲するものだ。 Intelは、じつはLarrabee戦略の当初から、グラフィックス製品として普及させる計画だった。つまり、グラフィックス製品へと戦略を切り替えたのではなく、当初からグラフィックスとして売る計画だった。しかし、GPUベンダーを
このエントリーは面白かった：社長日記: CUDAベンチ2 あれ、僕勘違いしていたみたい。112個の計算を並列で出来る構造が16個あるんだと思っていたけど、16個の計算を並列で出来る構造が112個あるのか。そりゃどうりで121を110にするチューニングで数パーセントしか高速化にならないはずだ。←追記：32個ずつ並列で計算する(8個の)Stream Processerで構成されたStream Multiprocesserが14個あって合計で112SPってことみたい。 「CUDAがC言語ベースだ」っていう話だけども、テンプレートでコンパイル時に関数の定義を切り替えられるC言語なんて聞いたこともないのでC++ベースだろうと思ってクラスを作ってみたら案の定うまく行った。ただ、調子に乗ってiostreamをincludeしてみたらexception handling is disabledと怒られた。
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