Content-Length: 311911 | pFad | http://b.hatena.ne.jp/takado/cuda/
Fast Image Blurring with CUDA
Download source - 566.79 KB Introduction I take an existing image blurring algorithm, developed by Mario Klingemann, to demonstrate the way to do image blurring with CUDA. Please visit http://incubator.quasimondo.com for more details about the stack blurring algorithm. I reckon that Stack Blur is already the fastest blur with a good looking algorithm. In this sample, there are some minor code chan
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
NVIDIA、線形代数ライブラリ「CULA」を発表 - CUDAに最適化し実装 | パソコン | マイコミジャーナル
NVIDIAは、業界標準の線形代数ライブラリ「LAPACK」をCUDA対応GPUに最適化、実装した「CULA」のベータ版の提供を、EM Photonicsが開始したことを明らかにした。 LAPACKはすでに数値物理学、構造力学、電子設計オートメーションなどのさまざまな分野で活用されているが、CULAを用いることにより、NVIDIAのGPU「Tesla」の性能を引き出すことが可能となり、クアッドコアCPU1個での処理に比べて最大10倍の処理性能向上を実現することが可能になるとしている。 スーパーコンピュータとしていち早くGPUコンピューティングを搭載した東京工業大学のTSUBAMEで知られる松岡聡教授は、CULAのリリースに対し、「TSUBAMEに代表されるマルチコアCPUとメニーコアGPUによるハイブリッドシステムは、ハイパフォーマンス・コンピューティング・アーキテクチャの進化の方向性とし
Firefoxのパフォーマンスを引き上げる、GPUパワーを活用する | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Firefox web browser - Faster, more secure & customizable Mozilla Labs ≫ jetpack ≫ Blog Archive ≫ Elevating JavaScript Performance Through GPU Powerにおいて、FirefoxのJavaScript処理にGPUを活用することでパフォーマンスを向上させるためのアイディアが紹介されている。具体的にはCUDAをJavaScriptから利用できるようにするというもの。APIを拡張する方法とJavaScriptのシンタックスそのものを拡張するという2つのアプローチがあるとし、紹介されているのはAPIを拡張するアプローチ。同アイディアはJetpack 0.5 Contestで優勝したAlexander Miltsev氏の取り組みがベースになっている。 CUDA
Kun Zhou
Kun Zhou Cheung Kong Professor Director, State Key Lab of CAD&CG Zhejiang University Email: kunzhou at acm dot org I am a Cheung Kong Professor of computer science at Zhejiang University. I received my PhD degree from Zhejiang University. After graduation I spent six years with Microsoft Research Asia, and was a lead researcher of the graphics group before moving back to Zhejiang University. I was
CUDA - OpenGL de プログラミング
OpenGL de プログラミング トップページページ一覧メンバー編集 CUDA 最終更新： mikk_ni3_92 2008年05月01日(木) 18:30:11履歴 Tweet 現在地 >> メニュー >> CUDA CUDA(改訂中...) CUDA編00(インストール、各種設定) CUDA編01(CUTIL) CUDA編02(CUDAの概念、プログラミングの仕方) CUDA編03(エミュレーションモード) CUDA編04(CUTILと画像) CUDA編05(テクスチャ、線形メモリとcuArray) CUDA編06? ：旧ページ(cuda1.0あたりのもの) 内容 設定関係 CUDA::VS2005で使う >> CUDA::VS2005で使う::その2 CUDA::EmulationMode CUDA::VS2005::ハイライト (キーワードに色をつける) 簡単な解説など CUDA
■ - Larkの日記
id:ColMuskaと組んで出たGPU Challengeが終わったので忘れないうちにCUDAプログラミングのメモを書き残しておこう。内容は保証できないけど。 基本的には本家CUDAのProgramming Guideを見ればいい。Runtime/Driver APIを参照するときはReference Manualを見ればリストが載ってる。 CUDA Toolkit 10.1 Update 1 Download | NVIDIA Developer 日本語ならここが結構丁寧に説明されてる。 http://journal.mycom.co.jp/special/2008/cuda/index.html CUDAの用語がごっちゃになって結構めんどい。 スレッド関連 カーネル GPUに投げる関数。カーネル関数と関係あるのかね？ スレッドブロック スレッドのまとまり。1次元あたり512スレッドの
CUDA Education & Training
Accelerate Your Applications Learn using step-by-step instructions, video tutorials and code samples. Accelerated Computing with C/C++ Accelerate Applications on GPUs with OpenACC Directives Accelerated Numerical Analysis Tools with GPUs Drop-in Acceleration on GPUs with Libraries GPU Accelerated Computing with Python Teaching Resources Get the latest educational slides, hands-on exercises and acc
【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 (9) CUDA BLAS | エンタープライズ | マイコミジャーナル
CUDA BLAS CUDAのツールキットには、CUDA BLASという最適化された演算ライブラリが付属している。BLASはBasic Linear Algebra Subprogramsの略称で、ベクトルと行列を扱う線形計算ルーチンを集めたものである。ベクトルと行列の演算は多くの科学技術計算で必要とされ、その性能が計算時間に大きく影響するので、各社とも自社のハードウェアにチューニングしたBLASを開発して性能をアピールしており、このCUDA BLASはCUDA用に最高性能を出すようにチューニングされたBLASである。 SDKのsimpleBLASプロジェクトを使って、matrixMulに換えて、このCUDA BLASに含まれているsgemm(単精度の行列積)を使ってみた。sgemmは、行列A、Bに対して、C=αAB+β*C(α、βはスカラ値)を計算する機能を持ち、かつ、行列A、Bそれぞれ
CUDA対応メモ - MyWay
ＣＵＤＡ対応のメモ 既存のコードを初めてCUDA対応する場合、意外と面倒が多い。 スクラッチの場合はサンプルプロジェクトから作ればよいが、そうでない場合、.cuをコンパイルするにはどうするかといったところから引っかかる。どれも大したことではなく基本的なことだが、戸惑うことが多い。やはりCUDA対応はそれなりに時間がかかる。 １． http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/2.0-Beta2/docs/CUDA_2_Quickstart_Guide.pdf に沿ってCUDA SDKをセットアップ。 ２． サンプルがコンパイルできないので、Direct3D SDKもセットアップ。 http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyID=4b78a58a-e672-4b83-a28
【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 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
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http://gpu4vision.icg.tugraz.at/index.php?content=downloads.php
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JPEG 2000 on Cuda
CS: Update on "A Simple Compressive Sensing Algorithm for Parallel Many-Core Architectures", Saturn Equinox
http://www.accelereyes.com/products.php
Signal Reconstruction on GPUs
http://japan.internet.com/ecnews/20090409/5.html
NVIDIA CUDA SDK - Linear Algebra