サーチ…


備考

GPUコンピューティングには、ハードウェアに接続して利用できる「プラットフォーム」が必要です。これを実現する2つの主要な低レベル言語は、CUDAとOpenCLです。前者は独自のNVIDIA CUDA Toolkitをインストールする必要があり、NVIDIA GPUにのみ適用されます。後者は会社(NVIDIA、AMD、Intelなど)とハードウェアに依存しない(CPUまたはGPU)の両方ですが、SDK(ソフトウェア開発キット)のインストールが必要です。 R経由でGPUを使用するには、まずこれらのソフトウェアの1つをインストールする必要があります。

CUDA ToolkitまたはOpenCL SDKがインストールされたら、適切なRパッケージをインストールできます。ほとんどすべてのR GPUパッケージはCUDAに依存し、NVIDIA GPUに限定されています。これらには、

  1. gputools
  2. cudaBayesreg
  3. HiPLARM
  4. グマトリックス

現在、2つのOpenCL対応パッケージしかありません

  1. OpenCL - RからOpenCLへのインタフェース
  2. gpuR - 汎用ライブラリ

警告 - 異なる環境変数とGPUプラットフォームを持つ異なるオペレーティングシステムでは、インストールが難しい場合があります。

gpuR gpuMatrixオブジェクト

library(gpuR)

# gpuMatrix objects
X <- gpuMatrix(rnorm(100), 10, 10)
Y <- gpuMatrix(rnorm(100), 10, 10)

# transfer data to GPU when operation called
# automatically copied back to CPU
Z <- X %*% Y

gpuR vclMatrixオブジェクト

library(gpuR)

# vclMatrix objects
X <- vclMatrix(rnorm(100), 10, 10)
Y <- vclMatrix(rnorm(100), 10, 10)

# data always on GPU
# no data transfer
Z <- X %*% Y


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