Volta世代GPUにあわせて進化した「CUDA 9」の改良点とは？ Tensor Coreへの対応やプログラミングモデルの拡張が鍵に
Volta世代GPUにあわせて進化した「CUDA 9」の改良点とは？ Tensor Coreへの対応やプログラミングモデルの拡張が鍵に ライター：西川善司 GTC 2017で大々的に発表された，NVIDIAの次世代アーキテクチャ「Volta」。そのVoltaを採用するGPU「GV100」のアーキテクチャについては，筆者による解説記事で詳しく説明しているが，その中で「Volta世代GPUに対応した新しいCUDA」として発表されたのが「CUDA 9」である。 このCUDA 9について詳しく解説するセッション「CUDA 9 and Beyond」が，北米時間2017年5月10日に行われた。セッションを担当したのは，「Mr.CUDA」の異名を持つMark Harris氏だ。CUDAの改良点だけでなく，Volta世代GPUのアーキテクチャに対する理解を深める内容のセッションをかいつまんでレポートしよ
［GTC 2017］西川善司の3DGE：Volta世代のGPU「GV100」は，これまでと大きく異なるプロセッサだ――いったい何が？
［GTC 2017］西川善司の3DGE：Volta世代のGPU「GV100」は，これまでと大きく異なるプロセッサだ――いったい何が？ ライター：西川善司 NVIDIAは，GTC 2017の会期3日めとなる北米時間2017年5月10日に開催された基調講演で，最新アーキテクチャ「Volta」（ヴォルタ）世代のGPU「GV100」ベースの数値演算アクセラレータ「Tesla V100」を発表した。 基調講演でNVIDIAのJensen Huang氏が，GV100搭載のTesla V100を掲げた（関連記事） 基調講演の後には，「Inside Volta」（Voltaの内部）という，そのままなタイトルのセッションがあり，アーキテクチャのより深い話を聞くことができたので，今回はその内容をレポートすることにしたい。 ちなみに登壇者は，いつものJonah Alben氏ではなく，エンジニアであるOlivie
GPUを用いたSSLリバースプロキシの実装について - ゆううきブログ
近年，汎用計算の高速化のためのアクセラレータとして注目されているGPUを，ネットワーク処理に適用する一環として，サーバサイドのSSL処理に注目した論文を読んだので，内容を軽く紹介します． SSLShader - GPU-accelerated SSL Proxy SSLShader SSLShader: Cheap SSL acceleration with commodity processors Proceedings of the 8th USENIX conference on Networked systems design and implementation 2011 なお，評価に使われた実装の一部のソースコードが公開されています． http://shader.kaist.edu/sslshader/libgpucrypto/ 紹介 背景 SSL(Secure Socket
WindowsのパスワードはGPUを25個使えば約6分から6時間で突破が可能、毎秒3500億通りもの総当たりが可能な方法とは？
一般的な企業で使用されているWindowsのパスコードを6時間以内に突破できるGPUクラスターを使用したクラッキングのシステムが開発された、とArs Technicaが報じています。 25-GPU cluster cracks every standard Windows password in 6 hours | Ars Technica http://arstechnica.com/security/2012/12/25-gpu-cluster-cracks-every-standard-windows-password-in-6-hours/" このシステムを開発したのはStricture Consulting Group社のCEOであるJeremi M Gosney氏で、ノルウェーのオスロで開催されたPasswords^12 conferenceにてその詳細を発表しました。 Gos
GPGPU（GPUプログラミング概要）
ホスト側とGPUボードは PCI バスを通してデータの交換を行います。 GPU内に転送速度は非常に速いが、メモリ・アクセスの遅延（レイテンシ）の大きな「デバイスメモリ」を有します。現在の実装では、数 GB オーダーの容量を有します。 デバイスメモリとGPUの演算装置（「Streaming Multiprocessor (SM)」と言う。あるいは単に Multiprocessor と言うこともある。）の間に、ソフトウェアで管理できるキャッシュ(Shared Memory)とハードウェアで制御できる L1/L2キャッシュ（Fermi以降）が存在する。 Streaming Multiprocessor (SM) は、演算器の集まり（クラスタ）であり、この演算器の最小単位は、Streaming Processor（SP）、あるいは CUDA coreと称される。一つの SM の中に 8個の SP
CUDAのインストール - PukiWiki Plus!
環境 CUDAを使用するためには，CUDA-enabled GPUが必要です． 対応製品リストはCUDA GPSs参照． TeslaはGPUを用いた汎用並列計算(GPGPU)用の製品で， Quadroは3D CADなどを対象としたグラフィックワークステーションなどに用いられる製品です． どちらも高価ですので，一般的にはGeForceシリーズを用いることになると思います． 対応GPUを搭載していないPC上でCUDAを開発，実行するためのエミュレーションモードも用意されています． 環境を確認したら，CUDAソフトウェアをインストールします． 必要なのは，CUDAドライバ，ツールキット，SDKで， NVIDIAのダウンロードページ からダウンロードできます．OSの種類を選択後，それぞれダウンロードします． リファレンスやプログラミングガイドなどのPDFもダウンロードできます． 64bit版と3
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【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 PascalまでのNVIDIAの4世代のアーキテクチャの進化
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 革新アーキテクチャ「Pascal」はNVIDIA GPUのマイルストーンに ～HBM2/NVLinkなど「Tesla P100」から見えたこと
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 倍精度浮動小数点演算性能を引き上げた新GPUアーキテクチャ「Pascal」
グーグルの100万ドルの人工知能を、2万ドルで：研究論文 « WIRED.jp
Engadget | Technology News & Reviews
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 将来のTegraに25,000個のCUDAプロセッサの搭載を目指すNVIDIA
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CUDAアーキテクチャ - PukiWiki Plus!
CUDAとGPUコンピューティングの広がり
2009/12/10 GPUコンピューティングの現状とスーパーコンピューティングの未来