http://valley.egloos.com/tag/cuda cuda ko Sun, 20 May 2012 14:35:03 +0900 Egloos http://oh00n.egloos.com/2020520 http://oh00n.egloos.com/2020520 Sun, 20 May 2012 14:35:03 +0900 http://fordk.egloos.com/4197368 http://fordk.egloos.com/4197368 Thu, 01 Mar 2012 18:20:46 +0900 http://fordk.egloos.com/4197365 http://fordk.egloos.com/4197365 Thu, 01 Mar 2012 18:11:20 +0900 http://fordk.egloos.com/4197358 http://fordk.egloos.com/4197358 Thu, 01 Mar 2012 17:46:46 +0900 http://neraph.egloos.com/371129 http://neraph.egloos.com/371129 이제 CUDA compiler가 설치되었으니 잘 돌아가는지 확인을 해봐야겠지요. 여기로 가시면 예제로 배우는 CUDA Programming이라는 책의 예제 소스와 헤더파일들을 다운받을 수 있습니다. 받아서 압축을 푸시면 chapter별로 코드들이 나눠져 있을텐데요, 재밌는점은 확장자가 .cu라는 것과, 내부 코드를 보면 C와 C++을 마구 짬뽕해놓은 듯한 느낌을 받으실 수 있을껍니다. 이것은 cuda가 c를 기반으로 만들어졌기 때문인데요, 이 부분에 대해서는 나중에 언급하도록 하겠습니다. 무튼 코드가 있으니 실행을 시켜봐야겠지요. chapter03에 들어가시면 너무나도 반가운 hello world예제가 무려 .cu 파일로 준비되어 있습니다. (근데 코드는 걍 C...) 컴파일을 해봐야겠지요. 컴파 ]]> Tue, 03 Jan 2012 11:19:02 +0900 http://neraph.egloos.com/371076 http://neraph.egloos.com/371076 CUDA Programming을 하기에 앞서 필요한 것들 1. CUDA Programming을 지원하는 nvidia 사의 그래픽 카드(GPU) (자신의 그래픽카드가 지원하는지 여부를 확인하려면 클릭) 2. CUDA toolkit 3. CUDA toolkit을 사용할 수 있는 운영체제 -----* 본 블로그에서 사용한 환경*----- - GTX560 Ti - CUDA 4.0 Toolkit(for Fedora13) - Fedora13 64bit ------------------------------------- CUDA Programming을 하기에 앞서 fedora 운영체제를 설치하도록 합시다. fedora13 설치파일을 구하셔서 인스톨하는 과정에 특별한 사항은 없습니다. 그냥 사용자 언어와 잡 ]]> Tue, 03 Jan 2012 10:41:38 +0900 http://rouxlouka.egloos.com/2207878 http://rouxlouka.egloos.com/2207878 안녕하세요? CoreAVC 는 지난 9월 6일로 3 이 발표되었고, 9월 9일로 3.0.1 까지 나와있죠 CoreCODEC CoreAVC 3.0.1 여러가지가 추가되고 수정되었는데, 그 중 가장 눈에 띄는 내용이 9/10 bits 컬러 지원 추가와 Intel GMA 에 대한 DXVA2 지원이네요. CoreAVC 3 의 기능 및 변경 사항이에요. Technology Bulletpoints* • Supports Windows 7 • 32/64 bit Support • 8/9/10-Bit Hi10/Hi10P Support • DXVA 1/2 Compatible • NVIDIA CUDA GPU Support • ATI GPU Support (DXVA) • Intel Media SDK Sup ]]> Sat, 17 Sep 2011 11:47:07 +0900 http://allrelease.egloos.com/2699061 http://allrelease.egloos.com/2699061 Sat, 01 Jan 2011 20:42:12 +0900 http://GoParallel.egloos.com/1970819 http://GoParallel.egloos.com/1970819 Wed, 15 Dec 2010 21:04:19 +0900 http://GoParallel.egloos.com/1969596 http://GoParallel.egloos.com/1969596 Tue, 14 Dec 2010 17:49:06 +0900 http://GoParallel.egloos.com/1969582 http://GoParallel.egloos.com/1969582 Tue, 14 Dec 2010 17:34:22 +0900 http://GoParallel.egloos.com/1968122 http://GoParallel.egloos.com/1968122 Mon, 13 Dec 2010 10:53:42 +0900 http://GoParallel.egloos.com/1968095 http://GoParallel.egloos.com/1968095 Mapped Memory란? Mapped Memory는 CUDA 2.2부터 추가된 새로운 기능입니다. 지금까지 CUDA 프로그래밍 구조에서는 Host Memory(호스트머신 위의 메인 메모리)와 Device Memory(GPU상의 비디오메모리)는 완전히 별개의 주소공간 위의 메모리로서 명확하게 나눌 수 있었습니다. 그러나 Mapped Memory를 사용하여 이러한 차이를 명확하게 구별하지 않고 CUDA 프로그래밍을 실시할 수 있게 됩니다. 무엇보다, Mapped Memory를 사용하는 본래의 목적은 위와 같은 편리성보다 실제적인 성능 향상에 있습니다. Host Memory와 Device Memory의 사이의 데이터 전송은 레지스터나 공유 메모리의 액세스에 비하면 훨씬 더 저속 PCI 버스를 통해 실행되기 때 ]]> Mon, 13 Dec 2010 10:23:42 +0900 http://GoParallel.egloos.com/1968065 http://GoParallel.egloos.com/1968065 Mon, 13 Dec 2010 09:43:40 +0900 http://GoParallel.egloos.com/1968056 http://GoParallel.egloos.com/1968056 NVIDIA Nexus는 CUDA C, OpenCL, DirectCompute의 대규모 병렬 응용프로그램개발을 위한 최초의 개발환경입니다. Nexus를 사용하면 Microsoft Windows에 있어서 통합적용 개발환경으로 가장 보급되어 있는 Microsoft Visual Studio에 적용되어 병렬 대응 하드웨어의 원시 코드에 대한 디버깅과 성능 분석이 실시할 수 있습니다. 이전의 CPU 코드와 GPU 코드의 사이에 개발 효율에 큰 차이가 있었지만 이후에는 차이가 없어집니다. Nexus가 등장하여 CPU 코드의 기술과 디버깅에 사용하는 툴과 인터페이스로 GPU 원시 코드의 기술과 디버깅을 실시할 수 있었습니다. 소스 breakpoint나 데이터 breakpoint의 설정, 메모리 검사등을 실시할 수 있습니 ]]> Mon, 13 Dec 2010 09:33:30 +0900