CUDAを使ったGPUプログラミング超入門 - Qiita
ゼロから始めるGPU Computing http://www.gdep.jp/page/view/248 一般的に数倍～100倍以上の速度と言われている 補足：なぜ演算性能が高いのか？ GPUでは、CPUに搭載されている分岐予測・投機実行 アウトオブオーダーが簡素化されており、その分、コア数を増やすことができる。 分岐予測・投機実行とは？ 条件分岐した際の処理を前もって実行しておくこと。 過去の実行履歴から実行される可能性の高い命令を実行しておく。 [イメージ] ---------------------------------------------------- arr = [1, 3, 5, 7, 8]; for (elm as arr){ if(elm % 2 == 1){ echo "odd"; //奇数が続くためCPUは事前にこの処理を予測し実行しておく }else{ ech
「数字6桁パスワードのMD5ハッシュ値の総当たり」CUDAを使うと0.20秒まではやくなったよ - Qiita
http://tech-sketch.jp/2014/03/md5-openmp.html ↑を見つけてその後 「数字6桁パスワードのMD5ハッシュ値の総当たり」OpenMPを使うと0.70秒までキタにたどり着いたので、これらを参考にせっかくC言語で書いてあるのでCUDA化してみました。 環境 Windows8.1 Pro CUDA : 7.5 CPU : corei7-4770K @ 3.50GHz GPU : GeForce GTX 760 今回使用したGPUは1152コアあります。最新のものは5000コア以上あるものもあるのでスペック的にはまあまあといった感じのものです。 ちなみにGPUのスペックはCUDAを入れていればdeviceQueryを実行すれば調べられます。 私の場合は に入っていました。 結果 C言語版のループを抜けるまでの時間を計測しました。 C言語：4.91秒 CUD
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