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……
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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……
CUDAで画像合成 - rabbit2goのブログ
今回はCUDAを使って画像合成（アルファブレンディング）をやってみた。元のソースコードは下記を参照。 http://d.hatena.ne.jp/hiroki0/20090914/1252931917 テスト環境は下記の通り。画像ファイルの読み込みには、MacPorts経由でインストールしたOpenCVを利用した。 MacOS X 10.5.8 CUDA Toolkit 2.3 MacBook Pro 13"/Core2 Duo 2.26GHz/4GB/GeForce 9400M 画像ファイル：1600x1200 (pixel)のbmpファイル まずは(1)CPUでの合成を行い、(2)次にGPUでの合成処理を行った。また「CUDAメモリ転送のパフォーマンス」でも記載したように、通常のメモリを転送元に指定するより、'pinned memory'を使う方が速いので、(3)一旦pinned me
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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【西川和久の不定期コラム】 GPGPU/CUDAで快適動画編集入門