GPU

GPU基礎性能で最低限抑える数値は?

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機械学習特にDeep learningを実行する際にはGPUを利用しますが、 GPUにも様々な種類があり性能もまちまちです。 そこで、GPUのスペックは最低限どのあたりを見ればよいかをNVIDIA RTX 2080Tiを例にまとめました。GPUアーキテクチャ:Turing CUDA(Compute Uni…

Google Colabの使い方

Google colabを使えばTensorflowでプログラミングするのにローカル環境構築やGPUなどのハードの準備の必要なく GPU/TPUを使って学習や推論も行うことができます。 Google colabとは Googleのサーバークラウド上で動作するjupyter notebookの実行環境 juliay…

Tensorflow2.0 CPU/GPU版 + Keras + OpenCV ver3.0の環境構築

2019年10月 更新 インストール環境 - Windows64Pro - Nvidia Geforce2080TiAnacondaでよく使うコマンドは以下のサイトが便利です. qiita.com - Windows: tensorflow CPU版1) anaconda の仮想環境の作成 まずは、pipのアップデート python -m pip install --u…

NVIDIA GPUの歴史ざっくりまとめ

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GPUのアーキテクチャの変遷について自分用のメモです 2006年 CUDA発表 G80アーキテクチャ発表 初めてのUnfied shader architecture GeForce88002007年 Tesla HPC用 TSUBAME1.2 Tesla S1070 2008年Top500で20位2009年 Fermi世代 double precisionの大幅な性能…