【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/

前スレ
【GPGPU】くだすれCUDAスレ【NVIDIA】
ttp://pc12.2ch.net/test/read.cgi/tech/1206152032/
【GPGPU】くだすれCUDAスレ pert2【NVIDIA】
ttp://pc12.2ch.net/test/read.cgi/tech/1254997777/
【GPGPU】くだすれCUDAスレ pert3【NVIDIA】
ttp://hibari.2ch.net/test/read.cgi/tech/1271587710/
【GPGPU】くだすれCUDAスレ pert4【NVIDIA】
ttp://hibari.2ch.net/test/read.cgi/tech/1291467433/
【GPGPU】くだすれCUDAスレ part5【NVIDIA】
http://toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1314104886/
【GPGPU】くだすれCUDAスレ part6【NVIDIA】
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** · 2018/02/21(水) 14:23:56.10

>>121
Windows バイナリーは microsoft VC++ にしか対応していない、とのこと
http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/21(水) 15:49:25.59

そりゃバイナリならそうだがそういう話じゃなくて

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/21(水) 16:30:30.19

>>123
Windows 環境で cuda に対応するコードを生成するには、msvc++ しか選択できない、Windows で走るバイナリーを作るのに g++ は使えない

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/22(木) 17:44:56.30

>>122
WSLでubuntu動かせばよくね？

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/22(木) 18:06:40.02

>>125
その ubuntu 上で生成したコードは、ubuntu なしの　Windows 上で動くのか？
動かないのならば、よいわけがあるまい

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/23(金) 16:52:21.65

最新のはクロスコンパイル不可能なん？

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/23(金) 17:00:07.99

>>127
クロスコンパイルとはいわないのでは？
Linux 上で gcc を使ったコンパイル成果物は、Windows では動かない
Windows 上で cl を使ったコンパイル成果物は、Linux 上では動かない

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/23(金) 22:59:05.62

>>128
Linux上のgccでWindows用バイナリを吐くこともできる。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/02/28(水) 14:29:08.26

(棒)すげー

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/11(日) 12:38:36.83

CUDA ToolkitはまだVS2017 15.4までしか対応してないんだよな。
もう15.6出たのから15.4は入手できなくなるし、どうにかしてほしいなぁ。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/14(水) 22:02:39.83

え？コンパイルやビルドができないほど深刻な問題でてるっけ？

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/14(水) 23:17:19.01

やってみた？nvcc動かんよ。たしかNSIGHTのインストールも失敗するはず。
フォーラムでも公式が「サポートしてるのは15.4まで」と言っている。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/15(木) 21:42:37.30

フォーラムの中の人も、半年くらい前は「申し訳ない」とかなんとか言ってたのが
最近はもう投げ遣りな感じだね。
修正がそんなに難しいのかね？NVIDIAの中で何が起きているんだろうか。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/16(金) 14:20:39.88

公務員体質

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/16(金) 15:23:49.95

勘弁してほしい、VS installer を思わず起動してアップデートを開始させてしまっては後悔しているんだ…

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/17(土) 01:16:13.43

15.4.5 でも無理？
https://docs.microsoft.com/ja-jp/visualstudio/productinfo/installing-an-earlier-release-of-vs2017#installing-the-earlier-release

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/17(土) 07:59:31.00

15.4までが大丈夫。そのページが15.5になってしまったらおしまいってこと。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/24(土) 20:53:51.41

CUDA試してみたいんですが、入門としてはGeforce GTX 1060くらいあれば有意にCPU core i7 4Ghz より速くなりますか？

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/25(日) 00:11:04.74

単精度で性能を活かせる処理なら速い
AVXを駆使しても1060の性能は出ない

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/25(日) 00:16:26.55

単精度
1060 2.8TFlops
i7 4GHz 0.5TFlops

**139** · 2018/03/25(日) 00:29:09.29

ほほう、５倍速以上ですか。
ありがとうございます。

**139** · 2018/03/25(日) 00:38:35.35

ちなみに用途はパイソンのディープラーニング用ライブラリの使用です。

**139** · 2018/03/25(日) 00:59:31.33

ちなみに主要な製品の>>141みたいな性能比較の一覧ってどこかにあります？

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/25(日) 02:40:05.71

Keras/TensorflowでCUDA9.0とCuDNN7.0.5を使ってるけど、
980でCPUの4～5倍ぐらい、1060・1070だと7～8倍ぐらい速くなった

あとは、GPUの性能よりもマザボやメモリとの相性が大きかったりする
ECCメモリ積んだサーバ機だと足を引っ張られるし、
1070のデスクトップ機よりも1060のゲーミング用ノートPCの方が速かったりする

あと、スペックの違うグラボを2枚挿しすると、単体運用よりも演算が遅くなることがあるから注意

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/25(日) 08:15:49.40

複数枚刺しでCUDA使うならSLI-offがデフォ。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/25(日) 11:36:30.54

>143-144
https://ja.wikipedia.org/wiki/GPGPU

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/25(日) 11:53:57.75

>>144
自分で計算すれば良いんですよ
クロック、コア数、ベクタ長さ、同時計算数から

**139** · 2018/03/25(日) 19:52:41.28

Geforce GTX 1060買ってきました。
早速試そうと思ったが、電源ユニットに6pinケーブルがないT△T

電源も買い替えかなぁorz

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/25(日) 20:17:14.43

おめでとう
まずは2.8TFlopsで動くテストコードの記述から
単精度でひたすら積和

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/25(日) 20:51:30.02

スリムタワーなんか買うんじゃなかったorz
電源もそうだがグラボがケースに収まらないしorz orz
蓋外せば済むことだけど orz orz orz

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/26(月) 01:19:57.55

電源容量気をつけてな
300wとかだと足りないかもしれない

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/26(月) 04:49:23.49

>>151
わろた

蓋開けたままだと空冷効率却って悪くなるんじゃなかったかな
蓋開けるなら扇風機も当てた方がいい

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/26(月) 04:57:26.52

めも
http://chimolog.co/2017/08/bto-pc-airflow.html
https://akiba-pc.watch.impress.co.jp/docs/dosv/662237.html
https://akiba-pc.watch.impress.co.jp/docs/dosv/747742.html
http://ascii.jp/elem/000/001/215/1215731/

**139** · 2018/03/27(火) 22:47:39.83

一応電源買ったが平日はまとまった時間が取れないので土日で作業しよう。
保証期間とかあるけど平気だよね？

ちな750W

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/28(水) 06:47:45.49

また無駄にデカイ電源を

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/31(土) 00:00:36.28

いっそzen+で一台組もうか？ｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2018/03/31(土) 04:23:03.69

極地に引っ越せ

**139** · 2018/04/01(日) 00:23:36.11

1060設置完了しました。
とりあえず、core i7 のiGPUから解像度が上がっていい感じ。
いままでディスプレイのMAX解像度出てなかったからね。
あとはpytorchが動いてくれれば…

**139** · 2018/04/02(月) 22:02:29.92

動いたっぽいけど消費時間の測り方が分からんｗ
まあパイソンの勉強するしかないか

**デフォルトの名無しさん** · 2018/04/03(火) 00:26:12.77

最近pythonスレで速度計測コード貼ってる人がいた

**139** · 2018/04/03(火) 22:11:12.18

kwsk

**デフォルトの名無しさん** · 2018/04/03(火) 23:12:19.70

1060安くなったね

**デフォルトの名無しさん** · 2018/04/10(火) 14:29:01.82

Nvidiaは今月で32ビットオペレーティングシステムのパフォーマンスの向上、新機能、バグ修正などのサポートを終了する
重要なセキュリティアップデートは、2019年1月まで32ビット用に提供されます。
これには、以下のオペレーティングシステムが含まれます。
- Microsoft Windows 7 8 / 8.1 10
- Linux FreeBSD

**デフォルトの名無しさん** · 2018/04/12(木) 21:45:56.77

すいません、自分のグラボがcudaのどのバージョンで使えるのか
どこを見たらわかるか教えていただけないでしょうか？

windows 10で
GeForceGT610という弱めのグラボを使っています。
↓グラボのHPを見るとCUDAは対応しているようなのですが
ttp://www.nvidia.co.jp/object/geforce-gt-610-jp.html#pdpContent=1

cudaのHPでは対応グラボにのってませんでした（例だから？）
ttp://www.nvidia.co.jp/object/cuda_learn_products_jp_old.html

**デフォルトの名無しさん** · 2018/04/13(金) 00:51:21.10

>>165
https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus
こっちはどう？全部見てないけど。

**デフォルトの名無しさん** · 2018/04/13(金) 02:54:37.02

610Mは演算能力2.1で最低スペックだけど、一応対応しているみたいだよ
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

**デフォルトの名無しさん** · 2018/04/13(金) 02:56:52.47

↑610Mだけじゃなくて、610の方でも同じ

**デフォルトの名無しさん** · 2018/04/13(金) 11:00:08.69

大昔のcuda コア数4個とかのグラボでも対応しているといえば対応してること　になるけど
おもちゃのつもりで買って結局ゴミにした思い出

悪いこと言わないので最低限でもgtx1070tiとかにしておけ

**デフォルトの名無しさん** · 2018/04/13(金) 12:53:26.22

>>165
例だからじゃなくて古いページの情報観てるからじゃね？

**165** · 2018/04/13(金) 22:53:22.51

>>166
>>167
ありがとうございます
自分のグラボでもcuda対応してるんですね
ほっとしました。
頑張って動かしてみます。

>>169
いままでグラボが必要になることがそんなになかったもので・・・
これでcuda動かせるようになったら買い替えも検討したいです

**デフォルトの名無しさん** · 2018/04/14(土) 09:03:48.32

gtx960利用でx265nvencエンコードしてるけどGPU可動が何時も30%くらいで少ないけど
もっとGPU使用率を増やすにはどうしたら良いですか?

**デフォルトの名無しさん** · 2018/04/14(土) 11:20:07.58

>>172
エンコって並列化できるん?
ならばプロセスを3つ同時に走らせるとか

**デフォルトの名無しさん** · 2018/04/14(土) 15:36:05.57

Occupancyが上がらない状態かバスが支配的なことが考えられるが、
とりあえずVisualProfilerかなんかでどこが原因か見てみれば？

**デフォルトの名無しさん** · 2018/05/23(水) 19:49:54.06

僕の知り合いの知り合いができたパソコン一台でお金持ちになれるやり方
役に立つかもしれません
グーグルで検索するといいかも『ネットで稼ぐ方法　モニアレフヌノ』

Q45FH

**デフォルトの名無しさん** · 2018/05/23(水) 21:24:03.57

Q45FH

**デフォルトの名無しさん** · 2018/07/05(木) 00:33:41.64

T85

**デフォルトの名無しさん** · 2018/10/08(月) 11:29:19.78

朗報
https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/tensorflow-in-anaconda/

**デフォルトの名無しさん** · 2018/10/22(月) 20:29:13.91

RTXのtensorコアってどうなの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/03(木) 14:15:50.59

1080Ti買ってきてドライバインストールしたんだけど、GPU-Zで見たときOpen-CLだけチェック入ってなくて
困ってるんだけど、コレって別にドライバー持ってくる必要があるの？

**デフォルトの名無しさん** · 2019/01/03(木) 14:29:58.49

https://www.techpowerup.com/forums/threads/open-cl-disappeared.233623/
https://forums.guru3d.com/threads/not-showing-open-cl-support-in-gpu-z.319926/

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 17:02:22.82

quadro p600のWSにcuda入れようとしてるのだけど
10.1がパスカル世代の面倒見るのはteslaだけって認識でいいの？
390系のドライバしか入らなくて困ってる。
cuda9.1だとこんどはgcc 6以上はあかんとサンプルプログラムのヘッダがコンパイル時にハネてくる。
なんか詰んでる

**デフォルトの名無しさん** · 2019/07/23(火) 17:03:06.53

>>179
倍精度ゲロ遅なんでしょ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/04(日) 08:51:33.67

でかいjpegファイルを手頃なサイズに縮小することがよくあって、
数が多いので結構な時間(数時間)がかかる

これを何とかGPUのパワーで短縮できないものか

**デフォルトの名無しさん** · 2019/08/04(日) 10:17:38.13

スレチ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/11/27(水) 13:29:04.23

GTX1080のあるPCでcudaとcuDNNとAnacondaとTensorflowをインストール

GTX1080には9.0が合うのかと調べて、VS2015をインストールしてからcudaもバージョン合わせて入れる

Anaconda入れて早速仮想環境作ったが何故かその時はPython3.7しか選べなかった
そしたらconda install tensorflow-gpuで勝手に2.0を選び、型が合わないとエラー

conda install tensorflow-gpu==1.15でもcuda runtimeと合わない
cudaが10じゃないとダメという

1.12にしたら、今度はPythonが3.6でないとダメという
つまりこの仮想環境丸ごとダメ

捨てたあとで、もう一回作ろうとしたらPython3.6選べた
だからconda install tensorflow-gpu==1.12で、やっと動いた

ちょっとでも古い機器だともう合わないとか、敏感だよなあ

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/04(水) 13:02:39.14

ところがRTX2000番台は事前にVSもCUDAもcuDNNも入れずにAnacondaだけで
tensorflowがインストールできてしまった

この数日で色々変わったらしい

**デフォルトの名無しさん** · 2019/12/04(水) 13:24:12.88

おめおめ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/02/14(金) 11:55:27.53

RTX2000番台はAnacondaからPyTorchでGPUを使う設定に出来たがChainerでcupyからGPU呼ぶのは失敗

GTX1000番台はAnacondaからChainerでGPU使えるように苦労して設定したら、PyTorchは
「これ古すぎてGPU使えない」と表示された

一長一短
ところで16xx系列ではどうなるんだろう

**デフォルトの名無しさん** · 2020/04/08(水) 11:14:16.32

PyTorch使いたかったら2000番台がいいか

2070以上、せめて2060superがいいか
でも中古でもそれなりの値段

そしてGPU上のメモりが8gb以上ないと動かないモジュールも多くて2060無印があかん事に

**デフォルトの名無しさん** · 2020/06/25(木) 09:14:06.05

wddm2.7対応ドライバで
bandwidthTestにおいてpagedメモリの転送速度向上を確認した

pinedだとhtod、dtohともに13GB/sec
pageableだとwddm2.6は8GB/sec、2.7だと12GB/secくらい

**デフォルトの名無しさん** · 2020/09/29(火) 22:45:56.87

GTX 1660 SUPERはCUDAに対応してますか？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/09/30(水) 01:11:13.65

>>192
https://www.nvidia.com/ja-jp/geforce/graphics-cards/gtx-1660-super/

GPU エンジンの仕様:
1408 NVIDIA CUDA® コア
6GB GDDR6標準メモリ構成
192-ビット

**デフォルトの名無しさん** · 2020/10/04(日) 03:16:42.67

CUDAのバージョンを不問とするならGeforce 200シリーズ(Tesla世代)から対応はしてる

って書こうとしたら8シリーズ(2007年)からあったんかよCUDA

**デフォルトの名無しさん** · 2020/10/13(火) 20:53:42.89

CPUでの画像処理で速度が上がらずCudaを使いたいです。（windows）
①画像をGPUメモリに読み込み
②領域分割、パラレルで画像処理
　（分割部エッジにオフセット？をつけたい）
③GPUメモリの処理結果をCPUメモリに返してファイルにおとす。
こういったサンプルプログラムでいいのないでしょうか？
画像処理部だけしたい処理に書き換えればいいような。
よろしくお願いします。

**デフォルトの名無しさん** · 2020/10/14(水) 13:17:48.94

numpyをcupyに替えて
ただしcupyはGPUを使うと宣言して

みたいな奴かなあ

**195** · 2020/10/14(水) 15:54:49.86

すみません。言語を書いていませんでした。使いたいのはPythonじゃないです。
WindowsでC++で実現したいです。

**デフォルトの名無しさん** · 2020/10/14(水) 16:32:24.96

ttps://qiita.com/Keech/items/381495ed90e012d69f1a
ttps://www.kkaneko.jp/tools/win/cuda10.html

**デフォルトの名無しさん** · 2020/10/14(水) 16:34:20.05

ttps://ameblo.jp/naginosen/entry-12443269443.html

**デフォルトの名無しさん** · 2020/11/19(木) 09:55:49.41

RTX3080などで、cuda11が使えるようになってる
だがtensorflowは現時点でまだ使えない

だがPyTorchが動くとのこと！

**デフォルトの名無しさん** · 2020/12/01(火) 20:58:05.41

cudaええな。
2万3千円の GF 1660 SUPER で tensorflow が
2x Xeon E5 2697A v4 の10倍速くなった

**デフォルトの名無しさん** · 2020/12/07(月) 14:54:49.93

1660sでも天下のXEON様の10倍も速いのか

cudaコア数に速度が比例するからなあ
3090だと更に7倍?

**デフォルトの名無しさん** · 2020/12/07(月) 21:54:00.27

intelのコンパイラ買えばCPUももうちょっとマシなんだろうけどケチってやってない。

GPUのメモリの量で、やれることとやれないことが変わってくるので
コア数クロック低くてもメモリ多いみたいなのがあればいいのにね

**デフォルトの名無しさん** · 2020/12/08(火) 15:17:27.13

パソコン工房のブログ記事に
RTX2060superを2枚使って、しかしSLIとかVLLinkとか使わずに性能1.8倍って例が出ている
34308番の記事か

**デフォルトの名無しさん** · 2020/12/10(木) 23:34:49.63

3080tiでpytorch回してえ

**デフォルトの名無しさん** · 2021/01/12(火) 01:54:13.37

1050で戦ってるが、ぐぐるこらぼの半分の速度しか出ねえ
今買い換えるならおすすめどれ？
3万くらいなら払えそう

**デフォルトの名無しさん** · 2021/01/13(水) 07:56:47.02

1660SUPERぐらいなら買えそう

**デフォルトの名無しさん** · 2021/01/14(木) 10:18:01.38

RTX3060デスクトップ版のコスパが
これまでのNVIDIAの一般ユーザー向けGPUでは深層学習に最適かな

3584cudaコアとVRAM12GBでアメリカ価格329ドルは有難い
教師データが巨大でも助かる
なおノート向けはcudaコアはちょっと多いがVRAM6GBなので注意

またRTX30xx番台はcuda11を使えばTensorflowを動かせるとのこと

**195** · 2021/01/14(木) 13:43:39.46

caffeが異様にメモリ食うんだが。
困った。

**デフォルトの名無しさん** · 2021/01/14(木) 21:42:12.40

RTX3060良さそうだよな。
Google colab は無料なのは助かるけど、毎回環境構築しなきゃいけないし、やっぱりローカルで動かせると捗る。

**デフォルトの名無しさん** · 2021/01/18(月) 09:07:06.27

3000番台はまだSLI出来るんだっけ
2060superでただ2枚挿しただけでとりあえず深層学習用途なら性能上がったというのが気になる

ノートPC用のRTX3080って16GBなんだなあ
是非欲しいけど当面は総額40万円くらいだろうな

**デフォルトの名無しさん** · 2021/01/18(月) 12:33:28.51

ゲームやらんし
3060でいいかな

**デフォルトの名無しさん** · 2021/02/25(木) 09:17:50.75

3060発売日か

**デフォルトの名無しさん** · 2021/03/01(月) 12:17:15.83

機械学習しようとrtx3090を2枚買ったんだが中古でも25万円で売れるから売ってrtx A6000に買い替えるメリットある？
gpgpu的な観点から

**デフォルトの名無しさん** · 2021/03/01(月) 15:53:37.93

電力は少なくて済むな

**デフォルトの名無しさん** · 2021/06/02(水) 02:14:34.84

3080tiと3070tiが販売されるか
しかし3080tiでもVRAM12GB

**デフォルトの名無しさん** · 2022/03/11(金) 11:03:09.15

ようやく
CPUマルチスレッドをCUDAプログラミングに乗り換えようと来てみたけど
ほんと人少ないな。
ompオフロードじゃなくCUDAでやろうとしてる

ちょっと思ったのはデバイス側のスレッドから、複数のデバイス側のスレッドを起動できれば
ホストデバイス間のメモリ転送をぐっと少なく出切るんだけど
こういうことって出来ないのかな?

__device__
void
SubThread()
{
...
}

__gloval__
void
SubThread()
{

}

**デフォルトの名無しさん** · 2022/03/11(金) 15:20:37.94

途中で送信してしもた

__device__
void
SubThread(){
...
}

__gloval__
void
Thread(){
SubThread<<<1,1024>>>();
}

int
main(){
Thread<<<1,1>>>Thread();
}

みたいな。
これができないとCPUマルチコアプログラムからGPUプログラムに簡単に移行できんわ。
CPUもC#やインテルコンパイラから入ったんで、大体様子がわかって、
ompでは用意されてなかったPartitionerを先ず作ってめちゃ楽にコーディングできるようになった。
GPUはまだ手探り状態

**デフォルトの名無しさん** · 2022/03/11(金) 18:41:56.87

細かく見てないけどSubThread をグローバルにしたら呼べる

**デフォルトの名無しさん** · 2022/03/12(土) 01:12:58.32

>>218
CUDA Dynamic Parallelism

**デフォルトの名無しさん** · 2022/03/12(土) 10:13:53.90

__device__を__global__に置換してみたけど
__global__内でスレッドを立ち上げるコードを書くと
THread内のSubThread<<<1,1024>>>(); 行と
main関数のThread<<<1,1>>>Thread(); 行の2箇所で"式が必要です"とコンパイルがエラーがでる
もちろん
Thread内のSubThread<<<1,1024>>>();をコメントアウトするとコンパイルもとおるし、正しく実行できる