2011年12月度GPUコンピューティング勉強会
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yukio_saitoh
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斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
アキバ ユニットコムさん2F にて、GPUコンピューティング勉強会。 WiMAX 電界強度 "強" です。 #gpgpu #hpc #nvidia
2011-12-15 12:57:28
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
12月度GPUコンピューティング勉強会 今回セミナは秋葉原だけど、ほぼ日本全国で実施。昨年から企業ユーザが増えている。これまでは学術分野がメイン。 CUDA 4.0 による Windows 系利用が伸びている。講師はAOCプランニングさん。 #gpgpu
2011-12-15 13:02:36
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
関西GPGPUで講師をしたばかり、資料も喋り内容も同じ。入門編のところで、たまにエキスパート受講生が混じってることもある。それくらいの勢いで今日はディスカッションしてくださいと。CUDA 4.1 リリースされたが、ここで説明するのは CUDA 4.0 ベース。 #gpgpu
2011-12-15 13:04:16
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
資料を作り直ししようと思ったが、CUDA 4.0 RC2 しかダウンロードできないと。実現する OS や H/W について GPGPU 基本的なとことは変わらない。今日は M/B Z68 に Tesla 2枚刺さっている環境。 #gpgpu
2011-12-15 13:06:00
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
nBody シミュレーションのデモ。 NVIDIA が公開しているサンプルを流用。 #gpgpu
2011-12-15 13:06:32
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
CUDA という言葉は世の中で普及しているでしょう。 OpenCL を使う人とかは。 nBody （シミュレーションの説明が微妙な気がする。目的と粒子についてどのような周回計算か説明してないので胡散臭く聴こえる、勿体ないｗ） #gpgpu
2011-12-15 13:08:11
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
intel OpenCL SDK で CPU演算モデルは出ている。（多重度の説明をなさらないので、ここでも少し惜しい。何故GPUが高速なのかを。） #gpgpu
2011-12-15 13:09:38
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
GPU演算性能が高いのは何故なのか、今日 Windows での GPGPU CUDA での開発について説明していただけるとな。 #gpgpu
2011-12-15 13:10:11
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
GPGPU は 2005年に名前が統一された。それ以前からも技術は存在する。 CUDA は NVIDIA の環境全体。 C for CUDA というのを今日説明する。セミナー構成について解説。 #gpgpu
2011-12-15 13:12:04
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
実は前回関西で失敗した。受講者が思い思いの質問だらけでうまくいかなかった。CUDA は 2007年6月に 1.0 がリリースされた。 言語としては C++ として理解ください。文法は同じ。 Linux, Mac, Windows で動く。（環境ということやね） #gpgpu
2011-12-15 13:13:38
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
Compute Capability を頭に入れといてください。 H/W Architecure バージョンです。1.0から始まり、倍精度演算が出来るのが 1.3 から。顧客にキチンと配布するならどこらへんか、今日中心に話をする。今日は 2.0 を使用する。 #gpgpu
2011-12-15 13:15:35
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
Lenovo Thinkpad を普段使用していれば CUDA 使用可能。nBody で 50GFLOPSほど。ノートで軽く書いてTeslaマシンで高速する。 なお 2.0 は HPC 向け、 2.1 は高速描画向けと思ってください。コアとバンド幅から。 #gpgpu
2011-12-15 13:17:14
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
演算処理そのものは 2.0 のほうが速度が出ます。 コンシューマ系は 2.1 が採用されているのはそういう背景だとな。 Tesla いうならば業務向け、GTX580 がゲーム向け（ゲームの方が速い）、安全なものは産業用のもの。 #gpgpu
2011-12-15 13:18:26
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
メモリ ECC 採用している、性能が落ちるんだけど用途に併せて選んでください。業務で使うなら Tesla 、評価で使いたいなら GeForce でじゅうぶん。業務で３日損したとかになるなら Tesla に。とにかく安いほうでいくか、とか。 #gpgpu
2011-12-15 13:19:45
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
次は CUDA の Windows の話。 Paralle Nsight が 2010年7月から VS2008 使用可能。今年4月から VS 2010 使用可能。現在 DevZone に 2.0RC あるがパブリックで喋るのはアレなので喋らないと。 #gpgpu
2011-12-15 13:21:17
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
今日の質問やベンチマークは http://t.co/YJDCd7ho ここを見てとな。後日でも質問を受け付けるとな。 #gpgpu
2011-12-15 13:21:50
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
今日の内容は Windows なんで、CUDA をどう使えばいいか、ツールをどう使うのかを説明する。まず開発環境を作ること。Nsight+CUDA+VS2010+Windows #gpgpu
2011-12-15 13:22:38
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
フル機能を無償で使える。昔は無償版（講師が仰るにはタダ版、オカネ払った版ｗ）でも登録すればフル機能で使える。 （リリースノーツに使用許諾が書いてあるけど、まぁいいやｗ） #gpgpu
2011-12-15 13:23:50
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
CUDA 3.2 は VS2010 ちゃんと動かないので、 VS2008 コンパイラが必要。CUDA 4.0 は VS2010 必要（VS2008以降は 環境独立してるからそれぞれの環境持ってれば関係ないけど） #gpgpu
2011-12-15 13:25:31
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
VS2005 は Parallel Nsight の対応無し。 NVIDIA デバドラは GeForce 用と Tesla 用と区別されてるが、Nsight は区別されてない（開発用デバドラ）。 #gpgpu
2011-12-15 13:26:44
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
deviceQuery がある。デバイスを本当にどんなけ性能あるのか見るのかをコマンドラインで見る。 Tesla が入ってるのを見せたいので、画面を切り替えて見せましょう。 GPU Computing SDK の中を１個ずつ動かしてくださいね。 #gpgpu
2011-12-15 13:28:42
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
// なんか、べたべたな操作で大変や。 初めからコンソール起動してやったらいいやん、と思う。。 #gpgpu
2011-12-15 13:29:36
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
TCC Mode, Unified Addressing については大事な部分、ECC Support などの項目は使えようにしてやれば Yes と出る。この中で Nsight 使ってはる方は？ ---- 大多数 ほなら、受けんでもよろしいのに、いやいいけどｗ #gpgpu
2011-12-15 13:31:45
斉藤之雄 / Yukio Saito 😺
@yukio_saitoh
Nsight インスコ時に CUDA 3.2 入れないでください。環境変数がめんどくさくなるので （いや、それは正しくない説明やｗ） #gpgpu
2011-12-15 13:32:51