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2014/11/20(木) 23:14:46.66ID:jr3oZn27
239デフォルトの名無しさん
2015/12/10(木) 02:04:50.93ID:0cE1JGhL 勢いでwindows10にしてからcudaが一切認識しなくなった・・・
version7.5、ドライバ最新版入れてGPU-ZでCUDAにチェック入っているのに初期化で失敗する。
付随してwaifu2x-caffeとかも動かなくなってるしもしかしてまだwin10には対応してなかったのか。
version7.5、ドライバ最新版入れてGPU-ZでCUDAにチェック入っているのに初期化で失敗する。
付随してwaifu2x-caffeとかも動かなくなってるしもしかしてまだwin10には対応してなかったのか。
240デフォルトの名無しさん
2015/12/10(木) 02:30:34.40ID:DGBX2/sF241デフォルトの名無しさん
2015/12/10(木) 22:46:54.47ID:0cE1JGhL >>240
だよね・・・
最新ドライバや少し古いバージョンを入れてみるとGPU-Zでチェックに入ってるんだが
cudaを使うソフトがことごとく検出できませんでしたと出てサンプルプロジェクトも強制終了する。
NVEncのためにCUDAが使えなくなったとかいう記事見たけど、まさかこれが理由ってわけではないよね
だよね・・・
最新ドライバや少し古いバージョンを入れてみるとGPU-Zでチェックに入ってるんだが
cudaを使うソフトがことごとく検出できませんでしたと出てサンプルプロジェクトも強制終了する。
NVEncのためにCUDAが使えなくなったとかいう記事見たけど、まさかこれが理由ってわけではないよね
242デフォルトの名無しさん
2015/12/10(木) 23:22:08.77ID:9vd2ccw+ >>241
win10のvs2013で7.5問題なく使えてる。ついてくるサンプル、ビルド・実行ともに。
win10のvs2013で7.5問題なく使えてる。ついてくるサンプル、ビルド・実行ともに。
243デフォルトの名無しさん
2015/12/10(木) 23:59:35.52ID:Qmth+aWu 今のNvidiaはAMDに比べてかなり安定度低いからな
244デフォルトの名無しさん
2015/12/11(金) 02:14:41.31ID:f48gwmmB >>241
GPU-ZでCUDAが見えるのにアプリケーションが動かないってのはRuntime DLLが
見つからないんじゃないのか?
どっちにしても、CUDAのどの関数を呼んだときに落ちるのか、あるいはそもそも
最初から起動できないのか、どこで落ちているかくらい調べることはできるだろ。
GPU-ZでCUDAが見えるのにアプリケーションが動かないってのはRuntime DLLが
見つからないんじゃないのか?
どっちにしても、CUDAのどの関数を呼んだときに落ちるのか、あるいはそもそも
最初から起動できないのか、どこで落ちているかくらい調べることはできるだろ。
245デフォルトの名無しさん
2015/12/26(土) 22:42:40.07ID:Xbomr4ek246デフォルトの名無しさん
2016/01/10(日) 19:11:06.55ID:EetmQxdp おかげさまでCUDAでchainer使えるようになりました。
爆速で進捗状況見てるだけで嬉しいです。
本当にありがとうございました。
爆速で進捗状況見てるだけで嬉しいです。
本当にありがとうございました。
247デフォルトの名無しさん
2016/01/13(水) 07:52:00.07ID:6qdfgrgw 使えなかった理由は何だったのかと
248デフォルトの名無しさん
2016/01/17(日) 03:23:46.57ID:lMNqpq/q 教えていただきたいことがあります。
ubuntu14で、chainer1.5.1のmnistをGPUで計算できるか試行錯誤中です。
python train_mnist.py --gpu 0 #エラー
sudo python train_mnist.py --gpu 0 #エラー
python train_mnist.py --gpu 0 #うまく動いた
と、sudoをつけて外しただけで、うまく動いた理由を知りたいのです。自分の操作が正しいのか間違ってるのかよくわからなくなってきました…
ログのリンクも添付しています。2つは同じファイルです(dotupはアップローダーの都合上zip圧縮しています)
事前の処理として、vgaのドライバ、cudaとcudnnを入れてパスを通しています。
またchainerのmnistも、cpuの処理ならエラーは出ずに動いていました。
操作は
python train_mnist.pyを実行してcrl+cで止めた。
python train_mnist.py --gpu 0を実行してエラーになった(30-38行目と同じエラー)。
その後、再起動
1行目:VGAの番号を取得した(GTX750tiのIDが0)
28行目:enter押しただけ
29行目:python train_mnist.py --gpu 1 なんとなくid1で動かしてみた。エラー
39行目:id2で動かしてみた。内蔵gpuを使うかも?と思ったがエラー
49行目:id0で試すもエラー
59行目:sudoつけてみてエラー。パスを引き継いでないからnvccがない(=CUDAが見つからない)、cudnnが無いというエラーが出ているのだと思います。
91行目:sudo外したら普通に動いた
http://www.dotup.org/uploda/www.dotup.org702271.zip.html
http://www1.axfc.net/uploader/so/3602353
ubuntu14で、chainer1.5.1のmnistをGPUで計算できるか試行錯誤中です。
python train_mnist.py --gpu 0 #エラー
sudo python train_mnist.py --gpu 0 #エラー
python train_mnist.py --gpu 0 #うまく動いた
と、sudoをつけて外しただけで、うまく動いた理由を知りたいのです。自分の操作が正しいのか間違ってるのかよくわからなくなってきました…
ログのリンクも添付しています。2つは同じファイルです(dotupはアップローダーの都合上zip圧縮しています)
事前の処理として、vgaのドライバ、cudaとcudnnを入れてパスを通しています。
またchainerのmnistも、cpuの処理ならエラーは出ずに動いていました。
操作は
python train_mnist.pyを実行してcrl+cで止めた。
python train_mnist.py --gpu 0を実行してエラーになった(30-38行目と同じエラー)。
その後、再起動
1行目:VGAの番号を取得した(GTX750tiのIDが0)
28行目:enter押しただけ
29行目:python train_mnist.py --gpu 1 なんとなくid1で動かしてみた。エラー
39行目:id2で動かしてみた。内蔵gpuを使うかも?と思ったがエラー
49行目:id0で試すもエラー
59行目:sudoつけてみてエラー。パスを引き継いでないからnvccがない(=CUDAが見つからない)、cudnnが無いというエラーが出ているのだと思います。
91行目:sudo外したら普通に動いた
http://www.dotup.org/uploda/www.dotup.org702271.zip.html
http://www1.axfc.net/uploader/so/3602353
249デフォルトの名無しさん
2016/01/17(日) 04:58:38.94ID:rTwmHzKS 普通にsudoユーザー環境でcudaにパスが通ってないだけ
パスの通し方がわからなかったらこのスレじゃなくてLinuxの初心者スレで
パスの通し方がわからなかったらこのスレじゃなくてLinuxの初心者スレで
250デフォルトの名無しさん
2016/01/17(日) 14:25:56.74ID:lMNqpq/q >>249
ありがとうございました。
ありがとうございました。
251デフォルトの名無しさん
2016/01/21(木) 02:42:05.52ID:ZU2ddnih 素人な質問なんですがコア数×10スレッド立てたときとコア数と同じスレッド数で10ループした場合とでは前者の方が1.5倍くらい早かったんですけど何故でしょうか
物理的に真に並列で動作するのはコア数と同じスレッド数ではないのですか
最適なスレッド数が分からなくて困ってます
物理的に真に並列で動作するのはコア数と同じスレッド数ではないのですか
最適なスレッド数が分からなくて困ってます
2016/01/21(木) 03:02:10.96ID:tV143knu
Core数ではなくWarp数に合わせるべし
Maxwellの場合はコア数とWarp数は一致してるけどね
コア数の倍以上のスレッド数を立ち上げるメリットは、ロード・ストアを含む命令間の
レイテンシが隠蔽されるのでパイプラインの充填率が上げやすくなる。
半面、1スレッドあたりで使えるレジスタ本数が少なくなるので
ロード・ストアを頻発するほどのレジスタ不足になるのは本末転倒なので
並列化は程々に。
これに特に明確な基準はない。最適なスレッド数はトライ&エラーで決める。
慣れてくるとPTXとかCUBINを逆アセンブルして決める場合もある
(昔、理研で重力を自在に操る高貴なる男性研究者がメールで教えてくれた方法)
Maxwellの場合はコア数とWarp数は一致してるけどね
コア数の倍以上のスレッド数を立ち上げるメリットは、ロード・ストアを含む命令間の
レイテンシが隠蔽されるのでパイプラインの充填率が上げやすくなる。
半面、1スレッドあたりで使えるレジスタ本数が少なくなるので
ロード・ストアを頻発するほどのレジスタ不足になるのは本末転倒なので
並列化は程々に。
これに特に明確な基準はない。最適なスレッド数はトライ&エラーで決める。
慣れてくるとPTXとかCUBINを逆アセンブルして決める場合もある
(昔、理研で重力を自在に操る高貴なる男性研究者がメールで教えてくれた方法)
253デフォルトの名無しさん
2016/01/21(木) 03:04:52.51ID:l5HMGS+b >>251
仮想コア等の技術などで、本来あるコア数以上の並列処理をするのが最新のcpuやGPU、そしてライブラリ
そのへんはあまり考えずにリファレンス通りに投げてしまう方がいいと思う。
ライブラリによっても日々変わるので、最適なスレッド数というのはわからない
仮想コア等の技術などで、本来あるコア数以上の並列処理をするのが最新のcpuやGPU、そしてライブラリ
そのへんはあまり考えずにリファレンス通りに投げてしまう方がいいと思う。
ライブラリによっても日々変わるので、最適なスレッド数というのはわからない
254デフォルトの名無しさん
2016/01/21(木) 03:07:26.03ID:UGOk39Ww 並列化のアレコレの時に気をつけるのは基本的にはオーバーヘッドやで
スレッド増やしたことで減るオーバーヘッドを考えてみなされ
スレッド増やしたことで減るオーバーヘッドを考えてみなされ
255デフォルトの名無しさん
2016/01/21(木) 03:12:33.48ID:RQbtFNgK そんなもん処理にもよるわ
メモリアクセスがネックになることが多いから
物理的に真に並列で動作するなんてことの方がまれ
メモリアクセスがネックになることが多いから
物理的に真に並列で動作するなんてことの方がまれ
256デフォルトの名無しさん
2016/01/21(木) 03:52:40.75ID:ZU2ddnih >>252
時間のかかる処理を行っている間に別のワープへ命令を発行しているということなんですかね
時間のかかる処理を行っている間に別のワープへ命令を発行しているということなんですかね
257デフォルトの名無しさん
2016/01/22(金) 08:29:36.48ID:3nKRZUCp ECCにはこだわっても
マザーの品質にこだわらないならいいのではw
マザーの品質にこだわらないならいいのではw
258デフォルトの名無しさん
2016/01/22(金) 17:13:45.63ID:xiqoLqZ5 正直本格的な並列処理は非同期処理対応したGPUを待った方がよさそうなんだけどな
259デフォルトの名無しさん
2016/01/22(金) 18:34:49.79ID:EJ7vldBc 別に待つ必要なくね?
乗り換えれば済むし
乗り換えれば済むし
260デフォルトの名無しさん
2016/01/22(金) 19:37:25.23ID:xiqoLqZ5 RadeonはCUDA対応してないじゃん
nvidia製の非同期処理に対応したCPUは実質的にはまだ出てない
nvidia製の非同期処理に対応したCPUは実質的にはまだ出てない
261デフォルトの名無しさん
2016/01/22(金) 22:55:19.34ID:XypiUmy6262デフォルトの名無しさん
2016/01/22(金) 23:25:50.64ID:t81Zesj8 落ち着けよ
263デフォルトの名無しさん
2016/01/22(金) 23:38:58.19ID:/Be9v1kC 1.メモリ読みにいく
2.大きな遅延が発生するからレジスタ待避
3.別なスレッド立ち上げる
を繰り返し
レジスタがどんどん減っていく
2.大きな遅延が発生するからレジスタ待避
3.別なスレッド立ち上げる
を繰り返し
レジスタがどんどん減っていく
264デフォルトの名無しさん
2016/01/22(金) 23:48:18.02ID:xiqoLqZ5265デフォルトの名無しさん
2016/01/23(土) 00:13:36.37ID:TXnGkntP いや非同期かんけぇねぇし
266デフォルトの名無しさん
2016/01/23(土) 00:24:57.37ID:NV47HivO >>264
お前さっきからなに訳のわからない事言ってんだよ
お前さっきからなに訳のわからない事言ってんだよ
267デフォルトの名無しさん
2016/01/23(土) 02:41:31.78ID:qmdjqcBj 今あるもの使うしかないのに何が言いたいのかわからんぞ
268デフォルトの名無しさん
2016/01/28(木) 12:46:52.07ID:6a4EL6WE 非同期処理はゲームで使うもの
GPGPUには関係ないよ
GPGPUには関係ないよ
269デフォルトの名無しさん
2016/01/28(木) 12:56:49.21ID:6a4EL6WE むしろNVにとっての痛手は倍精度のGPUを作っちゃうと「ゲーム用」が完全にAMD天下になっちゃう事
その最大の理由が、SCEに吹っかけすぎて、NV切りを起こされた事
GCN世代GPUがゲーム機を総獲りし、ローレベルAPIで組まれるAAAタイトルが全てGCNに最適化
これを奇貨としたAMDがDirectX12を提唱→DirectX史上初めての互換切り→AMDデファクトスタンダードの流れ
そのために科学技術演算と言う市場を捨てないといけなくなった
VulkanもDX12に倣って完全にAMDに合わせてるからな
だからディープディープ連呼するんだよ
半精度でディープが出来るからな
その最大の理由が、SCEに吹っかけすぎて、NV切りを起こされた事
GCN世代GPUがゲーム機を総獲りし、ローレベルAPIで組まれるAAAタイトルが全てGCNに最適化
これを奇貨としたAMDがDirectX12を提唱→DirectX史上初めての互換切り→AMDデファクトスタンダードの流れ
そのために科学技術演算と言う市場を捨てないといけなくなった
VulkanもDX12に倣って完全にAMDに合わせてるからな
だからディープディープ連呼するんだよ
半精度でディープが出来るからな
270デフォルトの名無しさん
2016/01/28(木) 15:37:41.52ID:GWvEyNte カメラと連携してリアルタイムで判断をこなしながらってのは非同期処理無しでも大丈夫なのか?
271デフォルトの名無しさん
2016/01/28(木) 17:48:40.92ID:nzOvC+QF ばかがいる
272デフォルトの名無しさん
2016/01/28(木) 20:21:46.33ID:EEHWgu+r ああ、いつもの非同期君だよ
ほっとけ
ほっとけ
273デフォルトの名無しさん
2016/01/29(金) 01:29:29.84ID:q0fsZtFa 非同期はゲーム用って何度言えば
274デフォルトの名無しさん
2016/01/29(金) 02:29:28.87ID:QU8XaCF4 非同期って何だよ
275デフォルトの名無しさん
2016/01/29(金) 07:41:28.07ID:HGJh8rQ+ hyper-q
276デフォルトの名無しさん
2016/01/29(金) 12:43:58.50ID:q0fsZtFa 多分非同期君はNV信者だと思う
そうでなければこんなところのこんなスレで五月蝿く連呼するか?
問題はなぜそうするのか、だ
俺なりに出した答えは、Pascal開発が暗礁に乗り上げてる所為だと思う
未だにモックしか出してないからな、Pascal
そうでなければこんなところのこんなスレで五月蝿く連呼するか?
問題はなぜそうするのか、だ
俺なりに出した答えは、Pascal開発が暗礁に乗り上げてる所為だと思う
未だにモックしか出してないからな、Pascal
277デフォルトの名無しさん
2016/01/29(金) 15:12:50.38ID:HGJh8rQ+ ばかがいる
278デフォルトの名無しさん
2016/01/29(金) 17:56:14.69ID:q0fsZtFa hyper-阿q HG
279デフォルトの名無しさん
2016/01/30(土) 11:53:30.18ID:8faHSQBO VulkanとDirectX12は殆どAMDのためにあるようなものだからな
ゲーム機を支配したAMDはローレベルAPIを支配し、ゲームコードは全てAMD基準になった
これはNVにとっては痛恨
倍精度GPUなんか出す余裕はないだろう
ゲーム機を支配したAMDはローレベルAPIを支配し、ゲームコードは全てAMD基準になった
これはNVにとっては痛恨
倍精度GPUなんか出す余裕はないだろう
280デフォルトの名無しさん
2016/01/30(土) 12:24:57.23ID:o5vi6iJ9 GPUのグローバルメモリのバンド幅計算で質問があります。
バンド幅(GB/s) = メモリのデータレート(MHz) * bit幅(bits) / 8(byte) / 1000
メモリのデータレート GDDR5の場合 clock * 4
DDR3の場合 clock * 2
上記のようになると思うのですが、
DDR3は立ち上がり立ち下がりで情報を伝達するのでクロックの2倍になるのはわかったのですが
GDDR5がDDR3に比べなぜ2倍になるのでしょうか?
バンド幅(GB/s) = メモリのデータレート(MHz) * bit幅(bits) / 8(byte) / 1000
メモリのデータレート GDDR5の場合 clock * 4
DDR3の場合 clock * 2
上記のようになると思うのですが、
DDR3は立ち上がり立ち下がりで情報を伝達するのでクロックの2倍になるのはわかったのですが
GDDR5がDDR3に比べなぜ2倍になるのでしょうか?
281デフォルトの名無しさん
2016/01/30(土) 14:18:14.00ID:PJcKfdaW クロック信号1周期に4回データ転送してるから4倍
282デフォルトの名無しさん
2016/01/30(土) 16:35:02.53ID:o5vi6iJ9 >>281
回答ありがとうございます。
NVIDIAのスペックを見ていたのですが仕様値と計算があわず、わからなくなってしまいました。
http://www.nvidia.co.jp/object/product_tesla_C2050_C2070_jp.html
これによると、C2050は384bit, 1500MHz, で144GB/sとあるのですが、計算してみると
384 * 1500 * 4 / 8 / 1000 = 288GB/s
になってしまうのです。仮に1500MHzがデータレートと仮定すると
384 * 1500 / 8 / 1000 = 72GB/s
どちらも仕様値と違ってしまいます。もしかしてバンド幅はメモリのリードとライト
合わせての値なのでしょうか?
回答ありがとうございます。
NVIDIAのスペックを見ていたのですが仕様値と計算があわず、わからなくなってしまいました。
http://www.nvidia.co.jp/object/product_tesla_C2050_C2070_jp.html
これによると、C2050は384bit, 1500MHz, で144GB/sとあるのですが、計算してみると
384 * 1500 * 4 / 8 / 1000 = 288GB/s
になってしまうのです。仮に1500MHzがデータレートと仮定すると
384 * 1500 / 8 / 1000 = 72GB/s
どちらも仕様値と違ってしまいます。もしかしてバンド幅はメモリのリードとライト
合わせての値なのでしょうか?
283デフォルトの名無しさん
2016/01/30(土) 16:36:27.36ID:o5vi6iJ9 つまり上り72GB/s、下り72GB/sの合わせて144GB/sなのでしょうか?
284デフォルトの名無しさん
2016/01/30(土) 16:59:32.46ID:8faHSQBO NVはもう倍精度のGPUは造らないよ
ローレベルAPIをAMDに奪われた現在、半精度GPUで描画特化をせざるを得ない
ローレベルAPIをAMDに奪われた現在、半精度GPUで描画特化をせざるを得ない
285デフォルトの名無しさん
2016/01/30(土) 18:25:46.28ID:ypcCS+Q8 CUDAスレで何言ってるんだかこのアホは
286デフォルトの名無しさん
2016/01/31(日) 00:13:30.67ID:v07wXVxF 描画とかもうどうでも良い
時代はGPGPU
時代はGPGPU
287デフォルトの名無しさん
2016/01/31(日) 00:57:29.07ID:cNgLqKMa GPGPUでは倍精度がものを言うが、NVはもう倍精度に手を出せないということ
288デフォルトの名無しさん
2016/01/31(日) 01:06:55.62ID:V+Yf7lZI 単精度でも十分みたいな話じゃなかったの?
それでディープ・ラーニングを推し進めていると思ったんだけど
それでディープ・ラーニングを推し進めていると思ったんだけど
289デフォルトの名無しさん
2016/01/31(日) 01:23:20.65ID:cNgLqKMa 深層学習とビッグデータは半精度(でも可)
しかしこのスレの関心はあくまでも倍精度、出来るならば倍々精度だろ?
しかしこの倍精度は、CS機の競争環境でオマケがつくか削られるか都合で決まる
そう言うわけでVoltaはアメリカ政府との契約違反に問われないように出荷するだろうけど、
これはカスタム
AMDにCS機が獲られた現在、NVのGPUは描画/ワットパフォーマンス特化路線に軸足を置いた
DirectX11まではハイレベルAPIだったから倍精度GPUを出す余地があり、同時に科学技術演算市場を狙う二兎を追う路線を
追求できた
しかしDirectX12は完全にAMDのGCN世代GPUのハード直叩き規格だから普通に戦ったらfps/解像度共に負けてしまう
だからこそ半精度に活路を求めている
しかしこのスレの関心はあくまでも倍精度、出来るならば倍々精度だろ?
しかしこの倍精度は、CS機の競争環境でオマケがつくか削られるか都合で決まる
そう言うわけでVoltaはアメリカ政府との契約違反に問われないように出荷するだろうけど、
これはカスタム
AMDにCS機が獲られた現在、NVのGPUは描画/ワットパフォーマンス特化路線に軸足を置いた
DirectX11まではハイレベルAPIだったから倍精度GPUを出す余地があり、同時に科学技術演算市場を狙う二兎を追う路線を
追求できた
しかしDirectX12は完全にAMDのGCN世代GPUのハード直叩き規格だから普通に戦ったらfps/解像度共に負けてしまう
だからこそ半精度に活路を求めている
290デフォルトの名無しさん
2016/01/31(日) 01:27:41.36ID:v07wXVxF DirectX12とかどうでもよろしい
ここはCUDAのスレ
AMDな方はOpenCL()のスレにお帰り下さい
ここはCUDAのスレ
AMDな方はOpenCL()のスレにお帰り下さい
291デフォルトの名無しさん
2016/01/31(日) 02:27:05.81ID:tWmMlKqo GeforceはいいからTeslaがんばれ
292デフォルトの名無しさん
2016/01/31(日) 08:33:54.41ID:v07wXVxF TeslaよりTitanの方が良いよ
293デフォルトの名無しさん
2016/01/31(日) 11:45:10.40ID:k6wK0w/E ばかが常駐するようになったな
294デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 01:21:54.44ID:27TlSaYk 倍精度倍精度って、使い道も無いくせに
滑稽だな
戦闘力みたいなイメージか
滑稽だな
戦闘力みたいなイメージか
295デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 02:50:26.19ID:9fNLotPU 科学計算でも計算量が多くてそこまで精度が必要なものってどれだけあるんだ
296デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 07:15:29.10ID:BOcjqYcH 科学技術計算では単精度や半精度で行う方がよっぽど珍しいと思うが
297デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 09:11:27.82ID:fnCrDph6 物理系じゃ大きい数+極小の数なんて普通にあるからな
倍精度でも足りなくて四倍精度必要になったりすることもざら
倍精度でも足りなくて四倍精度必要になったりすることもざら
298デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 09:26:01.45ID:2VMpgIMC Kerasってdeep learningフレームワークはbackend.pyてファイルを追加するだけでopenclでも動くようになってるよ。誰かbackendを書かないか?
299デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 12:33:46.47ID:Ucvj9UOE こうなったらこのスレの住人が声を上げて、PEZYに倍々精度のMPUを造ってもらおうよ
もうNVは金輪際倍精度に手を出さないよ
もうNVは金輪際倍精度に手を出さないよ
300デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 14:17:42.51ID:fSUYSvsK 倍精度が必要な要件って
例えば何があるんだ?
2.0e+38を超えるスケールで
2.0e-38以下の誤差を必要とするプロジェクト?
そんなのあんの?
そりゃー誤差が小さくなれば
破綻する可能性は減るけどさ
おたくらが求めてるのってそれだけじゃねえの?
例えば何があるんだ?
2.0e+38を超えるスケールで
2.0e-38以下の誤差を必要とするプロジェクト?
そんなのあんの?
そりゃー誤差が小さくなれば
破綻する可能性は減るけどさ
おたくらが求めてるのってそれだけじゃねえの?
301デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 14:48:07.70ID:iOXOBOCM いらん
DNNではな
DNNではな
302デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 14:59:29.79ID:9fNLotPU303デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 15:05:12.00ID:CUSF99yG304デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 15:07:09.85ID:CUSF99yG 増分解法では致命的になる場合あり。
305デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 15:07:56.23ID:SiSRa9Ib 装置もんで数万枚/日のリアルタイム画像処理に使ってるけど、普通にdoubleが使えると楽なんだけどな。
速度も考慮すると大きい数と小さい数の計算前、画像処理の前後でdouble、float変換してるからCPU圧迫してくる。
でも、シンプルで意図した通りに動くからCUDAは組みやすい。
んー、この辺がジレンマだな。
速度も考慮すると大きい数と小さい数の計算前、画像処理の前後でdouble、float変換してるからCPU圧迫してくる。
でも、シンプルで意図した通りに動くからCUDAは組みやすい。
んー、この辺がジレンマだな。
306デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 15:44:31.42ID:fSUYSvsK それは倍精度が必要な理由になってないような
やっぱ盲信が多そうだな
やっぱ盲信が多そうだな
307デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 16:07:14.05ID:oiE/5K5n >>299
そこの製品一般人で買えるルートあんのかよ
そこの製品一般人で買えるルートあんのかよ
308デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 18:24:22.88ID:BOcjqYcH 大きな行列の計算、FFT、急峻なカーブの音声フィルター、レイトレーシング、物理シミュレーション、空間認識、...
倍精度以上の精度が必要な用途はいろいろとある
単精度のハードで倍精度相当の演算をすると、十数倍の時間がかかる
倍精度のハードで4倍精度相当の演算も同様に十数倍
多倍長演算も倍精度や4倍精度ハードがあれば、単精度よりもずっと速く計算が可能
倍精度以上の精度が必要な用途はいろいろとある
単精度のハードで倍精度相当の演算をすると、十数倍の時間がかかる
倍精度のハードで4倍精度相当の演算も同様に十数倍
多倍長演算も倍精度や4倍精度ハードがあれば、単精度よりもずっと速く計算が可能
309デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 18:32:19.85ID:BOcjqYcH 簡単な画像フィルターや音声フィルターなら単精度でいいし、ディープラーニングなら半精度でも良かったりする
半精度〜4倍精度までのハードがあるのが一番なんだけど
倍精度演算ハードがあれば単精度も同じ速度で計算が可能だが、単精度のハードで倍精度相当の演算をするには十数倍の時間がかかる
ゲーム用途など、単精度を使うことがはっきりしてる時じゃなければ倍精度を積んでおくのが無難
4倍精度はさすがにGPUに積むのは規模が大きくなりすぎるが、CPUには積んで欲しい
半精度は、単精度との変換だけでとりあえずは良い
半精度〜4倍精度までのハードがあるのが一番なんだけど
倍精度演算ハードがあれば単精度も同じ速度で計算が可能だが、単精度のハードで倍精度相当の演算をするには十数倍の時間がかかる
ゲーム用途など、単精度を使うことがはっきりしてる時じゃなければ倍精度を積んでおくのが無難
4倍精度はさすがにGPUに積むのは規模が大きくなりすぎるが、CPUには積んで欲しい
半精度は、単精度との変換だけでとりあえずは良い
310デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 20:19:15.33ID:Ucvj9UOE http://www.4gamer.net/games/251/G025177/20160105002/
http://www.4gamer.net/games/251/G025177/20160105002/
>また,Huang氏が示したスライドで,第2世代Maxwellアーキテクチャベースの「GeForce GTX TITAN X」とDrive PX 2を比較すると,
>単精度浮動小数点演算性能は前者が7TFLOPSなのに対して後者は8TFLOPSと,
>劇的には高速化していない点も気になった。
↓その一方で…
>ちなみにHuang氏は,Drive PX 2の性能指標として,ディープラーニング処理の演算性能を示す
>「DL TOPS」を示しているが,これだとデュアルPascalはGeForce GTX TITAN Xの3倍以上というスコアになっている。
これ、完全にゲーム特化とビッグデータ特化GPUじゃん、Pascalwwwwww
俺の言ったとおりもう科学技術GPGPUはオワコンなんだよ
完全に半精度依存、完全にワットパフォーマンス/描画特化GPU路線だはwwwwww 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:0be15ced7fbdb9fdb4d0ce1929c1b82f)
http://www.4gamer.net/games/251/G025177/20160105002/
>また,Huang氏が示したスライドで,第2世代Maxwellアーキテクチャベースの「GeForce GTX TITAN X」とDrive PX 2を比較すると,
>単精度浮動小数点演算性能は前者が7TFLOPSなのに対して後者は8TFLOPSと,
>劇的には高速化していない点も気になった。
↓その一方で…
>ちなみにHuang氏は,Drive PX 2の性能指標として,ディープラーニング処理の演算性能を示す
>「DL TOPS」を示しているが,これだとデュアルPascalはGeForce GTX TITAN Xの3倍以上というスコアになっている。
これ、完全にゲーム特化とビッグデータ特化GPUじゃん、Pascalwwwwww
俺の言ったとおりもう科学技術GPGPUはオワコンなんだよ
完全に半精度依存、完全にワットパフォーマンス/描画特化GPU路線だはwwwwww 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:0be15ced7fbdb9fdb4d0ce1929c1b82f)
311デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 21:46:57.46ID:vs1yi7F6 >>309
倍精度乗算器の回路コストは単精度の約4倍
倍精度乗算器の回路コストは単精度の約4倍
312デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 22:30:54.71ID:MibI1Q78 バカが住み着いてる
313デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 22:58:36.28ID:9fNLotPU 実際に業務で使ってる人は倍精度で運用してるのか?
314デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 23:10:33.37ID:BOcjqYcH315デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 23:17:23.47ID:BOcjqYcH >>313
業務っていろいろあるが
おれの範疇は単精度、倍精度、疑似4倍精度、多倍長といろいろ
多倍長も、筆算レベルからカラツバ、DFTレベルとさまざま
もちろん普通のレジスタサイズの整数演算も
特殊なジャンルであることは否定しない
業務っていろいろあるが
おれの範疇は単精度、倍精度、疑似4倍精度、多倍長といろいろ
多倍長も、筆算レベルからカラツバ、DFTレベルとさまざま
もちろん普通のレジスタサイズの整数演算も
特殊なジャンルであることは否定しない
316デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 23:19:49.62ID:BOcjqYcH 半精度もIEEE754じゃない独自フォーマットなら使った事はあるが、使った事があるって程度
317デフォルトの名無しさん
2016/02/01(月) 23:27:26.75ID:dRJvSEmL >>314
>半精度はさすがにゲームでも足りない
そんなこと分かるかよ
HDRで16bit浮動小数点フォーマットとか普通に使うだろ
メモリ帯域が半分で済むんだぞ
ゲームなんか正確さより速さ優先だから、色を表現するのに16bitで十分な場合がほとんどだろ
>半精度はさすがにゲームでも足りない
そんなこと分かるかよ
HDRで16bit浮動小数点フォーマットとか普通に使うだろ
メモリ帯域が半分で済むんだぞ
ゲームなんか正確さより速さ優先だから、色を表現するのに16bitで十分な場合がほとんどだろ
318デフォルトの名無しさん
2016/02/02(火) 01:51:42.07ID:LP8V/wwM だから違うよ
使ったことがあるかじゃねーよ
何でその精度が必要なのかってところよ
4倍精度とか軽々しく言うが
このスケールが本当にわかってるのか
疑わしいぜ
使ったことがあるかじゃねーよ
何でその精度が必要なのかってところよ
4倍精度とか軽々しく言うが
このスケールが本当にわかってるのか
疑わしいぜ
319デフォルトの名無しさん
2016/02/02(火) 03:08:21.02ID:xiUt8T5M 4倍精度とか専用ハード作れとしか言いようがない
汎用品に求めるものじゃない
汎用品に求めるものじゃない
320デフォルトの名無しさん
2016/02/02(火) 12:53:46.97ID:ULLNmZyK321デフォルトの名無しさん
2016/02/02(火) 13:17:56.85ID:sWHooGm6 混合精度って単精度と半精度が両方載ってるって事だよな
仮に1個の演算器の回路規模が1:3として、演算器の回路比率を1:1にし、単精度は半精度の演算も出来るとすると、すべて単精度にした場合に比べて演算器の数は単精度が半分で単精度が2倍か
単精度2倍のインパクトよりも単精度半分のインパクトの方が大きい気がする
仮に1個の演算器の回路規模が1:3として、演算器の回路比率を1:1にし、単精度は半精度の演算も出来るとすると、すべて単精度にした場合に比べて演算器の数は単精度が半分で単精度が2倍か
単精度2倍のインパクトよりも単精度半分のインパクトの方が大きい気がする
322デフォルトの名無しさん
2016/02/02(火) 14:24:13.48ID:ULLNmZyK 完全にグラフィックス描画効率/深層学習向けの構成だね
データ地獄になるから広帯域メモリも必要になるがHBM規格はAMDが握っているために、(HBM2の)開発が遅れた
GDDR5+を急遽導入する事になったのはそのため
このスレだとDX12とかVulkanとか一言口にするだけで「スレチガイだ馬鹿!」と怒鳴る奴がいるが、
これは全てが絡み合っている
DX12とVulkanという二つのローレベルAPIがAMD中心による策定である以上、これらのローレベルAPIへの依存を避ける
ワットパフォーマンスGPUに経営路線の舵を切るの必然
データ地獄になるから広帯域メモリも必要になるがHBM規格はAMDが握っているために、(HBM2の)開発が遅れた
GDDR5+を急遽導入する事になったのはそのため
このスレだとDX12とかVulkanとか一言口にするだけで「スレチガイだ馬鹿!」と怒鳴る奴がいるが、
これは全てが絡み合っている
DX12とVulkanという二つのローレベルAPIがAMD中心による策定である以上、これらのローレベルAPIへの依存を避ける
ワットパフォーマンスGPUに経営路線の舵を切るの必然
323デフォルトの名無しさん
2016/02/02(火) 15:52:24.40ID:MS6gBcZU >>322
スレチガイだ馬鹿!
スレチガイだ馬鹿!
324デフォルトの名無しさん
2016/02/02(火) 20:33:43.42ID:ubpTh4Nt >>322
そのすごいAMDでお前はどんなGPGPUソフト/プログラム作っていいるんだ?
そのすごいAMDでお前はどんなGPGPUソフト/プログラム作っていいるんだ?
325デフォルトの名無しさん
2016/02/02(火) 21:22:14.45ID:xseyqTiA cudaだっつうに
hsaスレでやってろ
馬鹿
hsaスレでやってろ
馬鹿
326デフォルトの名無しさん
2016/02/02(火) 22:08:37.37ID:+ZIKPYce 雑談は楽しいけど、ここCUDAスレやで
amdの話をするなってことじゃなく、スレチ話をいつまですんねんってこと
amdの話をするなってことじゃなく、スレチ話をいつまですんねんってこと
327デフォルトの名無しさん
2016/02/02(火) 22:41:10.14ID:NB4DG1EG Visual Studio 2015対応になるのはいつですかねぇ
328デフォルトの名無しさん
2016/02/03(水) 12:08:39.46ID:15l+1fC7329デフォルトの名無しさん
2016/02/03(水) 12:56:39.94ID:d3Nc4Jqw バカな上の病気なんだな
330デフォルトの名無しさん
2016/02/03(水) 14:19:34.04ID:15l+1fC7 Pasacalこけそうで危機感いっぱいだは
331デフォルトの名無しさん
2016/02/03(水) 22:25:31.36ID:hEPpn7Fg だはw
2016/02/03(水) 22:25:59.26ID:gpz71jEo
TeslaでもXeon Phiでもなく一般ピープル向けGPUに倍精度性能が必要だって言ってるのは
ろくに科研費申請が通らない貧乏研究室くらいでしょ
ろくに科研費申請が通らない貧乏研究室くらいでしょ
333デフォルトの名無しさん
2016/02/04(木) 13:10:48.29ID:lq8BoEbf >>332
お前が使い方を知らないだけ
お前が使い方を知らないだけ
334デフォルトの名無しさん
2016/02/04(木) 13:11:30.26ID:lq8BoEbf >>332
お前は半精度だけで十分
お前は半精度だけで十分
335デフォルトの名無しさん
2016/02/04(木) 18:29:53.21ID:TT5D/Cpx Maxwellは擬似的な倍精度も出来ないんだよ
それくらいしっておこうな
それくらいしっておこうな
336デフォルトの名無しさん
2016/02/04(木) 20:00:25.29ID:o+ucOEnp 単精度と比べると凄い遅いだけで
倍精度演算自体はハードで実装している。
物凄い遅いといっても1/32で1/16のradeon furyと比べると半分だから大差ないと言えば無い。
倍精度演算自体はハードで実装している。
物凄い遅いといっても1/32で1/16のradeon furyと比べると半分だから大差ないと言えば無い。
337デフォルトの名無しさん
2016/02/04(木) 20:13:21.23ID:d8M6zG1u Maxwellは倍精度の演算器が排除されただけで疑似倍精度は実装されている
そもそもソフトレベルでも実装できることだし
そもそもソフトレベルでも実装できることだし
338デフォルトの名無しさん
2016/02/04(木) 20:15:36.92ID:TT5D/Cpx FURYはMaxwellを参考にしてるからな
HBMの容量の少なさが祟って何じゃこりゃ状態だったけど、Polarisは一層Maxwell類似のワッパ路線がとられる
これでNVはもう倍精度を完全に捨てにかかる
HBMの容量の少なさが祟って何じゃこりゃ状態だったけど、Polarisは一層Maxwell類似のワッパ路線がとられる
これでNVはもう倍精度を完全に捨てにかかる
2016/02/04(木) 23:21:52.01ID:zdF89aL0
いや実際半精度が4倍速いほうが使いどころあると思うよ
ゲームで倍精度なんて使わないじゃん
ゲームで倍精度なんて使わないじゃん
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