KVM GPUパススルー設定 - 睡分不足
環境 i7-4790 (with VT-d) GeForce GTX 1080ti Linux Mint 18.3 Sylvia (Ubuntu xenial base) Cinnamon やりたいこと KVM上のWindowsにGPUをパススルーで接続する 現在GPUはcuda計算用に利用 (ディスプレイはi915)．Windowsを使うときだけパススルーさせたい 手順 archのwikiに丁寧書いてあります． 以下，自分がやった方法 事前準備 デフォルトだとxenialのapt repositoryのlibvirtのバージョンが古いので，ppa:jacob/virtualisationを追加しておく grubのエントリにiommu=pt intel_iommu=onを追加 qemu, libvirt, ovmf, virt-managerあたりのインストール libvirtd, vir
「GeForce GTX 1080」のSLI構成を試す。「SLI HB Bridge」は必須アイテムなのか？
「GeForce GTX 1080」のSLI構成を試す。「SLI HB Bridge」は必須アイテムなのか？ ライター：宮崎真一 カメラマン：佐々木秀二 「GeForce GTX 1080」（以下，GTX 1080）の発表に合わせ，NVIDIAがマルチGPUソルーション「SLI」のアップデートを行ったのを覚えている人も多いだろう。 NVIDIAは，Pascal世代以降のGPU用に，新しいSLI動作モード「SLI HB」（HB：High Bandwidth）を用意し，「従来型のSLIも利用できるが，2560×1440ドットの120Hz表示や，4K解像度以上では，SLI HBの利用を推奨する」という立場を取っている。 GIGABYTEの協力により，2枚のカードを用意できた では，実際にSLI HBを使うと，従来のSLIを使ったときと比べ，挙動にはどのような違いが出るのだろうか。2016年8月2
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わたし的棚ぼた一万円選書 急に千葉さんに手渡された封筒、開けてみたら1万円札が1枚。何ごとかと思えば、同期の出張を代わったお礼をもらったらしい。 「葵はワンオペで育児してくれたから」と半分わけてくれました。 泡銭の1万円 これはもう、わたし的1万円選書をしろという思し召しなのでは……
スパコン開発で「ゴードン・ベル賞」 長崎大助教ら受賞 「国内最速」安価で実現 / 西日本新聞
スパコン開発で「ゴードン・ベル賞」 長崎大助教ら受賞 「国内最速」安価で実現 2009年11月27日 00:06 カテゴリー：科学・環境 九州 > 長崎 国内最速のスーパーコンピューターを開発した長崎大の浜田剛助教。手で触れている小型の画像処理装置を大量につなげることで実現した＝２６日午後、長崎市の長崎大 長崎大工学部の浜田剛助教（３５）のグループは２６日、国内最速のスーパーコンピューターを開発し、米電気電子学会の「ゴードン・ベル賞」（価格性能部門）を受賞した、と発表した。同賞はスーパーコンピューター分野のノーベル賞といわれ、市販の画像処理装置（ＧＰＵ）を使って安価に高速計算を実現したのが受賞理由。同部門の受賞は８年ぶりという。 政府の新年度予算概算要求の事業仕分けでは、次世代スーパーコンピューター開発予算（２６７億円）が大幅削減とされたばかり。浜田助教は「高性能の計算機は重要だ」としな
プログラミング言語/CUDA - プログラミングスレまとめ in VIP
2017-04-13 test 2015-05-19 解答例/転置行列/Excel VBA 2015-05-17 英語 2015-05-09 練習問題/解答例/C++11/練習問題解答例 練習問題 2015-04-06 マのネタ帳 2015-04-01 練習問題/解答例/Scala 2015-01-31 アルゴリズムとデータ構造 2015-01-14 練習問題/解答例/シェルピンスキーのギャスレット/Python 2015-01-11 プログラミングスレまとめ in VIP 2015-01-03 数学 2014-12-22 練習問題/解答例/FizzBuzz/D 2014-12-21 オンラインジャッジ 2014-11-30 練習問題/解答例/回文判定プログラム/Python 2014-11-24 プログラマーやハッカーが活躍する映画・ドラマとか 2014-11-23 MenuBar 20
CUDA SDK - おなかすいたWiki！
CUDA基本トピック 可分コンボリューション テクスチャに基づいた可分コンボリューション ブラック‐ショールズ･オプション価格付け バイトニックソート スカラー積? クロック マルチGPU 整列タイプ 非同期API cudaOpenMP シンプル・ストリーム シンプル・アトミックス デバイス・クエリ シンプル・テンプレート 帯域幅テスト シンプル・テクスチャ（ドライババージョン） シンプル・テクスチャ 行列乗算（ドライババージョン） 行列乗算 テンプレート シンプルCUFFT シンプルDirect3D シンプルOpenGL シンプルCUBLAS C++統合 ↑ CUDA上級トピック マルチGPUサポートによるモンテカルロ・オプション価格付け FFT海洋シミュレーション 256ビン‐ヒストグラム 64ビン‐ヒストグラム FFTに基づく2Dコンボリューション メルセンヌ・ツイスター モンテカル
【特集】超並列プロセサ - GeForceアーキテクチャとCUDAプログラミング (1) グラフィックプロセッシング | エンタープライズ | マイコミジャーナル
最近、GPUの計算性能の高さからGPGPU(General Purpose Computation on Graphics Processing Unit)とかGPUコンピューティングとか言われる、GPUを科学技術計算処理に利用する研究が盛んになっている。また、GPUを製造するNVIDIAは、科学技術計算を3Dグラフィックスに続く新市場として捉えており、Teslaという科学技術計算用の製品を発売し、GPU上のプログラム開発環境としてCUDA(Compute Unified Device Architecture)を公開している。但し、NVIDIAのDavid Kirkチーフサイエンティストは最近、"GPGPU is dead, GPU Computing is the future for affordable supercomputing"と題した講演を行っており、同社はGPGPUという
CUDA GPUs - Compute Capability
Are you looking for the compute capability for your GPU, then check the tables below. You can learn more about Compute Capability here. NVIDIA GPUs power millions of desktops, notebooks, workstations and supercomputers around the world, accelerating computationally-intensive tasks for consumers, professionals, scientists, and researchers. Get started with CUDA and GPU Computing by joining our free
CUDA - Wikipedia
CUDA（Compute Unified Device Architecture：クーダ）とは、NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム（並列コンピューティングアーキテクチャ）およびプログラミングモデルである[5][6][7]。専用のC/C++コンパイラ (nvcc) やライブラリ (API) などが提供されている。なおNVIDIA製GPUにおいては、OpenCL/DirectComputeなどの類似APIコールは、すべて共通のGPGPUプラットフォームであるCUDAを経由することになる[8]。 概要[編集] CUDAの処理の流れ 1. メインメモリ（ホストメモリ）からデータをGPU用メモリ（デバイスメモリ）にコピーする。 2. CPUがGPUに対して処理を指示する。 3. GPUが必要なデータを取り込み各コアで並列実行する。 4. 結果をG
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なぜもっとたくさんのコアを搭載したCPUを作らないのでしょうか？2000コアのGPUなんかそこら辺にありますが、なぜCPUでは同じようにできないのでしょうか？
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 ディープラーニングというGPUの新市場
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
IPAB
【西川和久の不定期コラム】 GPGPU/CUDAで快適動画編集入門