Portability – NVIDIA 技術ブログ http://www.open-lab.net/ja-jp/blog Thu, 01 Dec 2022 02:16:04 +0000 ja hourly 1 NVIDIA HPC SDK v22.11 で新しい非同期プログラミング モデル ライブラリが利用可能に http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/new-asynchronous-programming-model-library-now-available-with-nvidia-hpc-sdk-v22-11/ Thu, 17 Nov 2022 01:30:00 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=1132 Reading Time: < 1 minute SuperComputing 2022 の國際會議開催に合わせて、NVIDIA は HPC Software Development Kit (SDK) v22.11 のリリースを発表しました。NVIDIA Develo … Continued]]> Reading Time: < 1 minute SuperComputing 2022 の國際會議開催に合わせて、NVIDIA は HPC Software Development Kit (SDK) v22.11 のリリースを発表しました。NVIDIA Developer プログラムに登録したメンバーは、このリリースを今すぐ無料でダウンロードすることができます。 NVIDIA HPC SDK は、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) 開発者向けのコンパイラ、ライブラリ、ツールの包括的なスイートです。開発者が高性能アプリケーションを生産的に開発するために必要なもの全てを提供します。HPC SDK とそのコンポーネントは、新機能、性能の向上、その他の強化のために、毎年何度も更新されています。 通常の修正と機能強化に加え、新しい v22.11…

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CUDA 11.6 ツールキットの新リリースを発表 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/cuda-11-6-toolkit-new-release-revealed/ Mon, 17 Jan 2022 06:04:00 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=15 Reading Time: < 1 minute NVIDIA は、 CUDA 開発環境の最新リリースである CUDA 11.6 を発表しました。今回のリリースは、プログラミング モデルとアプリケーションのパフォーマンスの向上に焦點を當てています。 CUDA は、 GP … Continued]]> Reading Time: < 1 minute NVIDIA は、 CUDA 開発環境の最新リリースである CUDA 11.6 を発表しました。今回のリリースは、プログラミング モデルとアプリケーションのパフォーマンスの向上に焦點を當てています。 CUDA は、 GPU アクセラレーションの限界を押し広げ、HPC、ビジュアライゼーション、AI、ML と DL、データ サイエンスにおける新しいアプリケーションの基礎を築き続けます。 CUDA 11.6 にはいくつかの重要な機能があります。この記事では、主な機能の概要をご紹介します。 CUDA 11.6 にはアップデート ブランチである R510 ドライバーが同梱されています。 CUDA 11.6 ツールキットこちらからダウンロード可能です。 GSP ドライバー アーキテクチャは、

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標準言語による並列処理を利用したコードの高速化 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/developing-accelerated-code-with-standard-language-parallelism/ Wed, 12 Jan 2022 08:52:00 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=26 Reading Time: 3 minutes NVIDIA プラットフォームは、アクセラレーテッド コンピューティングのための最も成熟した完全なプラットフォームです。この記事では、最もシンプルで生産性が高く、ポータブルなアクセラレーテッド コンピューティングへのアプ … Continued]]> Reading Time: 3 minutes NVIDIA プラットフォームは、アクセラレーテッド コンピューティングのための最も成熟した完全なプラットフォームです。この記事では、最もシンプルで生産性が高く、ポータブルなアクセラレーテッド コンピューティングへのアプローチを取り上げます。GPU プログラミングには、3 つのアプローチがあります (図 1)。 CUDA C++ および Fortran は、NVIDIA が新しいハードウェアおよびソフトウェアのイノベーションを公開し、開発者が NVIDIA GPU 上で可能な限り最高のパフォーマンスを実現するためにアプリケーションをチューニングすることができるイノベーションの基盤です。多くの開発者は、NVIDIA が GPU プログラミングをする全ての人に期待している方法がこれだと思っています。 しかし我々は、

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