【GPGPU】くだすれCUDAスレ part8【NVIDIA】 [無断転載禁止]©2ch.net

**デフォルトの名無しさん** · 2016/06/15(水) 14:41:15.11

このスレッドは、他のスレッドでは書き込めない超低レベル、
もしくは質問者自身何が何だが分からない質問を勇気を持って書き込むスレッドです。
CUDA使いが優しくコメントを返しますが、
お礼はCUDAの布教と初心者の救済をお願いします。

CUDA・HomePage
ttp://developer.nvidia.com/category/zone/cuda-zone

関連スレ
GPGPU#5
http://peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1281876470/

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【GPGPU】くだすれCUDAスレ【NVIDIA】
ttp://pc12.2ch.net/test/read.cgi/tech/1206152032/
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http://toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1314104886/
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ttp://peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1348409867/
【GPGPU】くだすれCUDAスレ part7【NVIDIA】
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1416492886/

**デフォルトの名無しさん** · 2016/06/15(水) 14:45:27.13

関連サイト
CUDA
http://www.nvidia.co.jp/object/cuda_home_new_jp.html

CUDAに触れてみる
http://chihara.naist.jp/people/STAFF/imura/computer/OpenGL/cuda1/disp_content

CUDA のインストール
http://blog.goo.ne.jp/sdpaninf/e/9533f75438b670a174af345f4a33bd51

NVIDIAの「GeForce 8800 GT(G92)」と次に控える64-bit GPUアーキテクチャ
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/2007/1031/kaigai398.htm

CUDAを使う
http://tech.ckme.co.jp/cuda.shtml

NVIDIA CUDAを弄ってみたその2
http://dvd-r.sblo.jp/article/10422960.html

CUDAベンチ
http://wataco.air-nifty.com/syacho/2008/02/cuda_2044.html

KNOPPIX for CUDA
http://www.yasuoka.mech.keio.ac.jp/cuda/

**デフォルトの名無しさん** · 2016/06/15(水) 14:54:52.92

Linux* 上で CPU と GPU バッファーを共有する
http://www.isus.jp/products/c-compilers/sharing-cpu-and-gpu-buffers-on-linux/

GPUとGPGPUの歴史と特徴
http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/press/news/VOL12/No1/201001gpgpu.pdf

第1回 GPUコンピューティングおよびCUDAについて
http://www.gdep.jp/page/view/248

GPUコンピューティングの歴史とCUDAの誕生
https://thinkit.co.jp/story/2010/07/02/1645
https://thinkit.co.jp/series/4792
https://thinkit.co.jp/story/2010/07/30/1678

**デフォルトの名無しさん** · 2016/06/15(水) 20:36:38.63

CUDAってその分野でかなり使われてるの？
Rx480買って5TFLOPSヒーハーしようと思ってんだけど、OpenCLよりCUDAの方がいいの？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/06/16(木) 11:48:40.77

>1 乙

**デフォルトの名無しさん** · 2016/06/17(金) 11:47:34.05

ttps://ja.wikipedia.org/wiki/CUDA
デメリット

ハードウェアベンダーに依存しないOpenCLやDirectComputeと比較すると、
CUDAはNVIDIA製のGPUでしか使えないという制約がある。
このため、CUDAの機能に過度に依存したプログラムを書くと、
アプリケーションのポーティング・移植が困難になる可能性がある（ベンダーロックイン）。

また、最初からグラフィックス連携用途を想定して設計されたDirectComputeと比較すると、
（相互運用APIが用意されているとはいえ）
GPU演算結果をグラフィックス用途に直接利用する場合はオーバーヘッドが大きくなる。