CUDA
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/03/11 07:13 UTC 版)
対応環境
ハードウェア
DirectX 10世代（G80世代）以降の統合型シェーダーアーキテクチャを採用したNVIDIA製GPUがCUDAに対応している[注釈 1]。
- NVIDIA GeForce 8シリーズ以降（一般／ゲーミング向け）
- NVIDIA Quadro G80ベース以降（ワークステーション向け）
- NVIDIA Tesla（ハイパフォーマンスコンピューティング／データセンター向け）
- NVIDIA Jetson（組み込み用）
- NVIDIA Tegra K1[注釈 2]以降（モバイル向けの統合型プロセッサ）
- NVIDIA ION（ネットブック／ネットトップデバイス用、サポート終了）
実行には専用のデバイスドライバーを必要とする。詳細は、 CUDA GPUs | NVIDIA Developer Zone を参照。なお、ハードウェアの世代／アーキテクチャ（Compute Capability, CC）によって利用可能なGPU命令やリソースサイズ上限、倍精度浮動小数点対応可否などの制約が異なる。また、上位のCCを持つハードウェアでは、下位のCC向けにコンパイルされたCUDAコードを実行できるが、その逆は不可能となっている。
PTX (Parallel Thread Execution)
CUDAは実行環境デバイスの世代（Compute Capability）に応じた専用バイナリコードを生成できるほかに、PTX (Parallel Thread Execution) と呼ばれるNVIDIA独自のGPU中間命令（中間言語）を生成することができる。PTXを利用することで、実行時にCUDAドライバーによって実行環境に合わせた最適なコードを生成することができるようになる[41]。
OS
CUDA Toolkit 6.5の対応OSは、Windows XP (32bit版のみ)、Windows 7、Windows 8.1、Windows Server 2008 R2、Windows Server 2012 R2、Fedora 20、OpenSUSE 13.1、RHEL (Red Hat Enterprise Linux) 5/6、CentOS 5/6、SLES (SUSE Linux Enterprise Server) 11-SP3、Ubuntu 12.04/14.04、Mac OS X 10.8/10.9/10.10である[42]。
CUDA Toolkit 7.0の対応OSは、Windows 7、Windows 8.1、Windows Server 2008 R2、Windows Server 2012 R2、Fedora 21、OpenSUSE 13.1/13.2、RHEL 6/7、CentOS 6/7、SLES 11/12、Ubuntu 12.04/14.04/14.10、OS X 10.9/10.10である[43]。
CUDA Toolkit 7.5の対応OSは、Windows 7、Windows 8.1、Windows 10、Windows Server 2008 R2、Windows Server 2012 R2、Fedora 21、OpenSUSE 13.2、RHEL 6/7、CentOS 6/7、SLES 11/12、SteamOS 1.0-beta、Ubuntu 14.04/15.04、OS X 10.9/10.10/10.11である[44]。
CUDA Toolkit 8.0 GA2の対応OSは、Windows 7、Windows 8.1、Windows 10、Windows Server 2008 R2、Windows Server 2012 R2、Windows Server 2016、Fedora 23、OpenSUSE 13.2、RHEL 6/7、CentOS 6/7、SLES 11/12、Ubuntu 14.04/16.04、OS X 10.11/10.12である[45]。
CUDA Toolkit 9.2の対応OSは、Windows 7、Windows 8.1、Windows 10、Windows Server 2012 R2、Windows Server 2016、Fedora 27、OpenSUSE Leap 42.3、RHEL 6/7、CentOS 6/7、SLES 12、Ubuntu 16.04/17.10、OS X 10.13である[46]。
CUDA Toolkit 10.2の対応OSは、Windows 7、Windows 8.1、Windows 10、Windows Server 2012 R2、Windows Server 2016、Windows Server 2019、Fedora 29、OpenSUSE 15、RHEL 6/7/8、CentOS 6/7/8、SLES 1512 SP4、Ubuntu 16.04/18.04、OS X 10.13である[47]。
CUDA Toolkit 11.8の対応OSは、Windows 10、Windows 11、Windows Server 2016、Windows Server 2019、Windows Server 2022、Fedora 35、OpenSUSE 15、RHEL 7/8/9、CentOS 7、SLES 15、Ubuntu 18.04/20.04/22.04、Debian 11、KylinOS 10、Rocky 8/9、WSL-Ubuntu 2.0である[48]。CUDA Toolkit 11.0以降、macOSはサポート対象外となった[49][50][注釈 3]。ただしリモートデバッグ用のツールだけはmacOS上でもサポートされている[49][51][52]。
CUDA Toolkit 12.1の対応OSは、Windows 10、Windows 11、Windows Server 2019、Windows Server 2022、Fedora 37、OpenSUSE 15、RHEL 7/8/9、CentOS 7、SLES 15、Ubuntu 18.04/20.04/22.04、Debian 10/11、KylinOS 10、Rocky 8/9、WSL-Ubuntu 2.0である[53]。
注釈
出典
- ^ Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation
- ^ NVIDIA CUDA Toolkit Release Notes
- ^ NVIDIA CodeWorks for Android | NVIDIA Developer
- ^ NVIDIA GameWorks Documentation - NVIDIA CUDA for Android
- ^ What Is CUDA | NVIDIA Official Blog
- ^ Accelerated Computing | NVIDIA Developer
- ^ 開発者向けのCUDA並列コンピューティングプラットフォーム | NVIDIA
- ^ 第3回 CUDAとGPUコンピューティングの広がり | Think IT
- ^ 日経エレクトロニクス 2007/10/8 「プロセサはマルチ×マルチへ」
- ^ 第７回 CUDAプログラミングモデル② | G-DEP:
- ^ HPCシンポジウムで見えたTSUBAME2.0の設計思想 (1) ポストペタスケールへ向けGPUをどう活用していくのか
- ^ 第６回 CUDAプログラミングモデル① | G-DEP
- ^ Press Release | NVIDIA
- ^ NVIDIA CUDA 1.0、GPUコンピューティング向けに機能を強化 | NVIDIA
- ^ 並列プログラミング規格「OpenCL 1.0」が標準として批准 － ＠IT
- ^ 西川善司の3Dゲームファンのためのグラフィックス講座。台頭するDirectCompute技術 - GAME Watch
- ^ NVIDIA GPUコンピューティング応用事例のご紹介
- ^ 【GTC2014】NVIDIA、基調講演でCUDAを自動車にもたらす開発キット「JETSON TK1」の提供開始など発表 / NVLink、3Dメモリで、帯域幅問題を解消する新GPU「Pascal（パスカル）」も計画 - Car Watch
- ^ CUDA プロジェクト | CLion
- ^ cuBLAS - NVIDIA CUDA ZONE
- ^ cuFFT - NVIDIA CUDA ZONE
- ^ Thrust - NVIDIA CUDA ZONE
- ^ NVIDIA Pushes CUDA 7 RC With C++11 Features, Runtime Compilation - Phoronix
- ^ The Power of C++11 Programming in CUDA 7 | Parallel Forall
- ^ CUDA 8 PERFORMANCE OVERVIEW - November 2016, NVIDIA
- ^ CUDA 8.0 新機能のご紹介 - GTC Japan 2016
- ^ NVIDIAのCUDAアーキテクチャGPUにおけるFortranサポート
- ^ PGI CUDA Fortran のコンパイル・オプション
- ^ CUDA LLVM Compiler | NVIDIA Developer
- ^ “CUDA-X”. NVIDIA Developer. 2024年3月11日閲覧。
- ^ 第3回 CUDAとGPUコンピューティングの広がり | Think IT（シンクイット）
- ^ CUDA 7.5: Pinpoint Performance Problems with Instruction-Level Profiling | Parallel Forall
- ^ コンパイラ、そしてもっと：アクセラレーター・プログラミング
- ^ Faster Parallel Reductions on Kepler | Parallel Forall
- ^ Kepler GPUアーキテクチャとプログラム最適化 (10) Keplerから搭載されたレジスタ内のデータの入れ替え命令 | マイナビニュース
- ^ 第3回 CUDAとGPUコンピューティングの広がり | Think IT
- ^ ASCII.jp：OpenCLでCUDAを追撃!? AMD「ATI Stream」が狙うものは
- ^ AMDがSC15にて、「Boltzmann Initiative」を発表 – AMD GPU用C++とCUDAコンパイラー - 株式会社エーキューブ
- ^ HIP : C++ Heterogeneous-Compute Interface for Portability - GPUOpen
- ^ SIGGRAPH ASIA 2009 - 非プラットフォーム依存パラレルの本命、「OpenCL」最新事情 (6) OpenCLはCUDAやDirectComputeと競合するのか | マイナビニュース
- ^ "GeForceの父" David Kirk博士、東大で並列コンピューティングについて講演 (4) CUDAの動作の仕組み | マイナビニュース
- ^ CUDA Toolkit 6.5
- ^ CUDA 7.0 Downloads | NVIDIA Developer
- ^ CUDA 7.5 Downloads Archive | NVIDIA Developer
- ^ CUDA Toolkit 8.0 - Feb 2017 | NVIDIA Developer
- ^ CUDA Toolkit 9.2 Download | NVIDIA Developer
- ^ CUDA Toolkit 10.2 Download | NVIDIA Developer
- ^ CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Developer
- ^ a b Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation (v11.0)
- ^ “NVIDIA CUDA Toolkit Release Notes”. CUDA Toolkit Documentation. 2020年7月26日閲覧。
- ^ Installation Guide Mac OS X :: CUDA Toolkit Documentation
- ^ NVIDIA CUDA Toolkit - Developer Tools for macOS | NVIDIA Developer
- ^ CUDA Toolkit 12.1 Downloads | NVIDIA Developer
- ^ NVIDIA® OptiX™ Ray Tracing Engine
- ^ NVIDIA OptiX™ Legacy Downloads | NVIDIA Developer
- ^ How to Get Started with OptiX 7 | NVIDIA Technical Blog
- ^ GPU changes (for CUDA and OpenGL) in After Effects CC (12.1) | After Effects region of interest
- ^ 4Gamer.net ― NVIDIA製GPUが「Photoshop」「After Effects」「Premiere Pro」の最新版「CS4」アクセラレーションをサポート。ムービーでその効果をチェック
- ^ Premiere Pro CCでは、2基のNVIDIA Quadro M6000上でCUDAを活用することで、1基のIntel Xeon E5-2697 v3を用いる場合と比較して、最大で24倍の速度性能向上を提供できるとしている。Adobe Premiere Pro CC – さらにスピーディーなビデオ編集 | NVIDIA
- ^ ただし、CUDAによって必ずしも処理が高速化するわけではない。CUDA/OpenCL/Mercury Playback Engine について（Adobe Premiere Pro）
- ^ Doc:JA/2.6/Manual/Render/Cycles/GPU Rendering - BlenderWiki
- ^ NVIDIA CUDA に対応した GPU に対する MATLAB GPU 演算のサポート - MATLAB & Simulink
- ^ Using GPUs in MATLAB » Loren on the Art of MATLAB
- ^ OpenCV 2.2 Released - ROS robotics news
- CUDAのページへのリンク
