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CPUとGPUのマルチスレッディングの違いについて - arutema47's blog
"Locality is efficiency, Efficiency is power, Power is performance, Performance is King", Bill Dally マルチスレッディングとは？ CPUとGPUのマルチスレッディングの違いをブログにまとめていたけど例によって誰も興味なさそう— arutema47 (@arutema47) 2021年8月16日つぶやいたら読みたい方が多そうだったので完成させました。マルチスレッディングとはメモリ遅延を隠蔽しスループットを上げるハードウェアのテクニックです。ただCPUとGPUで使われ方がかなり異なるため、その違いについて考えてみる記事です。︵SIMDについて並列プログラミングの観点から触れるべきでしたが、時間無いマルチスレッディングに注目するため初版では省きました。︶本記事について本記事はCPUとG
cantaloupe 2021/08/28
[マルチスレッディング]

CPU

GPU
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50歳じじい初心者がGPU搭載windows10のマシンにtnesorflowのGPU版を環境設定するときに苦労したこと（2018/7/31更新） - Qiita
50歳じじい初心者がGPU搭載windows10のマシンにtnesorflowのGPU版を環境設定するときに苦労したこと︵2018/7/31更新︶Python Windows10TensorFlow おっさんpythonビギナーです。久しぶりの投稿ですが、なんとかやってます︵生きてます︶。今回はtnesorflowのGPU版をwindows10に環境設定するときにとっても苦労しましたので、方法論をまとめました。お役に立てばうれしいです。︻7/31更新︼ ※Visual Studio Community 2015 with Update 3が、さらに探しにくくなったので追記しました。 ※なぜ追記したかというと、GPUが何らかの障害で動かなくなるという悲劇に見舞われ再インストールに迫られたからです。安定してほしい・・・。参考サイト https://qiita.com/Joe_Takasuna
cantaloupe 2018/08/03
GPU

cuda

機械学習

windows

TensorFlow
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趣味でディープラーニングするための GPU 環境を安上がりに作る方法 - Qiita
趣味でディープラーニングで遊ぶために GPU マシンを使いたい。 GPU は本当にすごくて、自分の MacBook Airで2時間かかるような学習が GPU を使うと5分足らずで終わる。CPU だけでディープラーニングするのは馬鹿馬鹿しいという気持ちになる。しかし自宅に GPU マシンを組んだとしても四六時中計算し続けるわけでもないからもったいないし、ここはクラウドサービスを活用して安く済ませたい。1さらに、最近では Docker コンテナ内から GPU を利用することができる NVIDIA Docker という Docker プラグインがあり、これを利用することで GPU マシンの環境を汚すことなく好きなだけ学習環境を立ち上げることができる。今回は Amazon EC2 の GPU インスタンスと NVIDIA Docker を使って趣味用のディープラーニング環境を作った
cantaloupe 2017/06/09
GPU

cuda

docker

機械学習
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【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 CPUとGPUのメモリ空間を統一するAMDの「hUMA」アーキテクチャ
cantaloupe 2013/05/05
AMD

GPU

メモリ

CPU

hUMA
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