Halide
a language for fast, portable computation on images and tensors Halide is a programming language designed to make it easier to write high-performance image and array processing code on modern machines. Halide currently targets: CPU architectures: X86, ARM, MIPS, Hexagon, PowerPC, RISC-V Operating systems: Linux, Windows, macOS, Android, iOS, Qualcomm QuRT GPU Compute APIs: CUDA, OpenCL, OpenGL Com
GeForce GTX 400アーキテクチャ徹底解説（前）“クアッドコアGPU”GF100の概要
2010年が明けてすぐの1月上旬，NVIDIAは，DirectX 11世代の次世代GPUを，「GF100」という開発コードネームで発表した。その後，SNSを通じて，製品名が「GeForce GTX 480」「GeForce GTX 470」になるとか，北米時間3月26日に発表されるとかいった情報が少しずつ公開され，読者の期待度も高まってきている頃合いだと思うが，今回は，そんなGeForce GTX 400シリーズが持つ，アーキテクチャの詳細に，前後編の2回で迫ってみることにしよう。 まずは，GeForce GTX 400シリーズの基本事項を整理してみたい。「難しい話は苦手」という人も，本段落を読んでもらえれば，ざっくりと理解した気になれるはずだ。 今月中にも正式発表される予定のGF100ことGeForce GTX 480＆470だが，今なお，動作デモは厳重に管理された環境でしか行われておら
30fps の映像をリアルタイムに処理する美肌ライブラリ「珠肌」（たまはだ：仮称）発表（システム計画研究所） | FLASH NEWS | CGWORLD.jp
<a href=http://www.isp.co.jp/" target="_blank">株式会社システム計画研究所は、フルハイビジョン、30fps の映像をリアルタイムに処理する美肌ライブラリ「珠肌」（たまはだ：仮称）を開発。2012 年９月１日より有償提供を開始すると発表した。 詳しくは こちら へ ■ 「珠肌」とは ◆製品名称 珠肌（たまはだ：仮称） ◆販売形態 ライセンス販売 ◆提供形態 Windows 用ライブラリ及び SDK ◆動作条件 CUDA 4.0 以降 ◆提供開始予定日 2012 年９月１日 パラメータの調整で、ナチュラルな美肌からテレビ CM のようなツルツル美肌まで表現可能。元画像（左上）、美肌 弱（右上）、美肌 中（左下）、美肌 強（右下） GPUテクノロジ・カンファレンス（GTC Japan 2012）基調講演にて、日本の GPU コンピューティ
Modern GPU
© 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
CUDAを使う：tech.ckme.co.jp
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
untitled
CUDA Vol II: CUDA Q2 2008 : NVIDIA CUDA ......................................................................................1 CUDA ...3 CUDA ...........16 ................................................................40 ....................................................................................................63 CUDA CUDA ( ) CUDA 2 © NVIDIA Corporation 2008 2 CUDA CUDA • •GPU •GPU •
すぐやらない課：tech.ckme.co.jp
◎ サーバの作成、C++プログラムの作成、三次元可視化に関する情報を書いたページ このサイトは、主にLinuxを利用したサーバの作成方法について書いてあります。 一部は、WindowsおよびMac OS Xを使用してのサーバの作成方法も書いてあります。 また、CおよびC++を使ったプログラミングについての小技などもについても書いてあります。 三次元可視化に関しては、OpenDX、ParaviewおよびMatlabを使用しています。 目次 Linuxサーバの設定 SSH（Secure Shell）の設定 - サーバをリモートから管理する際に必須のSSHについてです DNSの設定 - BIND9を使ってDNSを設定します ウェブサーバの設定 - Apache2.xを利用してウエブページを公開します メールサーバの設定（Unixユーザーアカウント編） - postfix & dovecot メー
しゅとろ〜む、しゅとろ〜む - KaiGaiの俺メモ
昨年、オタワでTim Child氏の発表を聞いて以来、実装できないものかと思って暖めていたアイデアがある。GPUの処理能力を使って、PostgreSQLの検索処理を高速化できないか？というものである。 特に複雑な計算を含むクエリの場合、Index-Scanに落ちないで、全件スキャンが走ることが往々にしてあるが、こういったケースで有効に作用するのではなかろうか？という着想である。 クリスマス休暇の間、割とまとまった開発時間を取る事ができたので、PostgreSQLのFDW(Foreign Data Wrapper)として動作するモジュールを作成してみた。 モジュールの名前は PG-Strom で、ドイツ風に『しゅとろ〜む』と発音する。 これは GPU の処理単位である Streaming Multiprocessor に由来する。 もちろん、現状のFDWのI/F前提なので、更新は不可能でソー
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
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
GitHub - NVIDIA/nvidia-docker: Build and run Docker containers leveraging NVIDIA GPUs
https://cs.brown.edu/courses/cs195v/lecture/week11.pdf