米NVIDIAは7月17日（現地時間）、「NVIDIA Transitions Fully Towards Open-Source GPU Kernel Modules」と題したブログ記事を公開し、GPUのカーネルドライバモジュールを完全にオープンソース化していくと発表した。 NVIDIAが方針転換、カーネルドライバモジュールをオープンソース化へ NVIDIAは2022年にもLinux向けのGPUカーネルモジュール（バージョンR515）をオープンソースとしてリリースしており、データセンター向けの一部GPUで利用できた。しかし今回、R560をベースにした最新ドライバのリリースからオープンソースGPUカーネルモジュールへの完全移行していくと発表。テストではクローズドソースのドライバと同等以上のパフォーマンスを発揮できたとしており、NVIDIAは随時オープンソースのGPUカーネルモジュールに切り
© 2013, NVIDIA CORPORATION. All rights reserved. Code and text by Sean Baxter, NVIDIA Research. (Click here for license. Click here for contact information.) Modern GPU is code and commentary intended to promote new and productive ways of thinking about GPU computing. This project is a library, an algorithms book, a tutorial, and a best-practices guide. If you are new to CUDA, start here. If you'r
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Shader.jpへようこそ このサイトは，リアルタイム3DCGにおいて近年欠かせない技術となりつつあるリアルタイムシェーディング技術とその周辺技術をあつかうサイトです． ■お知らせ 2011.06.01 サイトリニューアルしました. 過去のArticles記事などはバックアップがあるので,おいおいと復帰させていきます. このサイトの公式Twitterアカウントは下記になります.サイトの更新などをお知らせしています. https://twitter.com/shaderjp Facebookページも作りました.Facebookで更新通知を受けたい方などはどうぞ. https://www.facebook.com/shaderjp リンクすることに対して特に連絡とか無くてOKです． 本サイトのサイト名は”Shader.jp“(“S”は大文字．)です． それ以外の箇所をリンクされても構いません
PFI社内セミナー 2009年12月10日 20:00-21:00(予定) 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 発表者: 村主 崇行（プリファードインフラストラクチャー 研究開発部門・京都大学大学院 物理学第二教室） セミナー録画URL: http://www.ustream.tv/recorded/2837689 このスライドは、発表後にみなさまからいただいた貴重な意見をもとに改訂した版です。発表時点での版はこちら: http://www.slideshare.net/pfi/20091210-gpu-2735685Read less
OpenCL（オープンシーエル、英: Open Computing Language）は、マルチコアCPUやGPU、Cellプロセッサ、DSPなどによる異種混在の計算資源（ヘテロジニアス環境、ヘテロジニアス・コンピューティング、英: heterogeneous）を利用した並列コンピューティングのためのクロスプラットフォームなAPIである。主な用途は科学技術計算や画像処理に代表される高性能計算のためのアプリケーションソフトウェアの高速化（ハードウェアアクセラレーション）であり、シミュレーション可視化に用いるリアルタイム3次元コンピュータグラフィックスAPIとの連携も拡張機能として標準化されている。スーパーコンピュータやサーバ、ワークステーションやパーソナルコンピュータのほか、携帯機器などでの利用も想定されており、組み込みシステム向けに必要条件を下げたOpenCL Embedded Profi
CUDA Zone CUDA® is a parallel computing platform and programming model developed by NVIDIA for general computing on graphical processing units (GPUs). With CUDA, developers are able to dramatically speed up computing applications by harnessing the power of GPUs. In GPU-accelerated applications, the sequential part of the workload runs on the CPU – which is optimized for single-threaded performance
連載最終回となる今回は、いよいよGPUを利用したプログラミングについて取り上げる。XNA Game Studio Express（以下 XNA GSE）を利用してマンデルブロ集合のリアルタイム描画を行うことで、CPUとGPUの間でのデータ交換の仕組みとHLSL（High Level Shader Language、上位シェーダ言語）によるシェーダ・プログラミングの基礎について学ぶ。 ■はじめに Windows Vistaの登場により、GPUはPCの標準的なデバイスとして今後普及していくだろう。そんないまこそ、GPUのプログラミングを始める良いタイミングである。 過去数年間、GPUベンダやゲーム開発者たちは、GPUのためのプログラミング言語やデバッグ手段などについて試行錯誤と議論を積み重ねてきた。そして現在、ポリゴン・ベースのリアルタイム3Dプログラミングは、コンセプト、方法論ともに一定の合
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