Preferred Infrastructure(以下PFI)からスピンオフした会社、Preferred NetworksのリリースしたDeepLearningライブラリのChainerがすごい、と話題になっています。*1 解説 Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました | Preferred Research 公式 Chainer: A flexible framework of neural networks GitHub pfnet/chainer · GitHub ドキュメント Chainer – A flexible framework of neural networks — Chainer 1.1.0 documentation おそらく初露出 ディープラーニング最近の発展とビジネス応用への課題 公式ツイッター chainer (@Chai
© 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
インストールした環境 Ubuntu 10.04 CPU:Intel(R) Core(TM) i7 CPU 960 @ 3.20GHz Memory: 12GB GPU: GeForce 9600 GT CUDA Cores: 64 Mem: 512MB CUDA SDK Ver: 3.2 Python 2.6.5 ※ CUDA SDKまでのインストールは省略。 ここを参照してインストール。 http://wiki.tiker.net/PyCuda/Installation/Linux/Ubuntu 1. pycudaのsourceをダウンロード git clone http://git.tiker.net/trees/pycuda.git 2. gcc/g++ 使っているgcc/g++は、ver. 4.4で、 PyCUDAを使うにはgcc4.3/g++4.3がよいようなので、 sudo u
とりあえず サンプルコードをいじってみる。 import pycuda.autoinit import pycuda.driver as drv import numpy import time from pycuda.compiler import SourceModule mod = SourceModule(""" __global__ void square(float* p) { const int i = blockDim.x*blockIdx.x + threadIdx.x; p[i] *= p[i]; } """) square = mod.get_function("square") size = 4096 threads = 512 assert threads <= 512 and size % threads == 0 lst = [i for i in xrang
ヒマだったのでMacBook Pro (13inch, 2.26GHz) にCUDA ver.2.3を入れてみた。廉価なノートパソコンとはいえ、NVIDIAのCUDA対応チップが入っているのだ。これは是非とも試さねばなるまい。 1. SDKインストール まずは下記のサイトからドライバや開発ツールをダウンロードする。 cudadriver_2.3.0_macos.pkg cudasdk_2.3_macos.pkg cudatoolkit_2.3_macos_32.pkg http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html MacOSX用のドライバは2種類あるので、説明に従って適切な方を選ぶ。今回のMacBook Proでは後者の方を選択した。 CUDA Driver: CUDA Driver 2.3.1 for use with Quadro FX 4800
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