CUDAとMakefile

NVIDIAのCUDA、OpenCLによる並列処理に依る速度の向上も大事なのが分かりました。しかしここで問題が生じるのではないでしょうか。今パソコンはハ－ド的に64ビットに移行していますし、ソフトも64ビット化していますが、アップルのアクティビティモニタで見ると、まだ64ビット化していないものも有ります。アプリではインターフェースビルダーがあり、一番メモリーを使っているのが、kernel_taskです。カーネルがI/Oを管理しているとすると、CPU、GPUもメモリー管理していると言う事であり、私のパソコンは、CPUはインテル64だとしても、GPUは、512MBしか無く、CUDAコアも32しか有りません。この画像処理は、CPUの処理速度に比べれは、見劣りするのかも知れません。
これから並列処理の開発が進み、良いソフトの製品が出て来る事を予想すれば、自作機が一番良いのかも知れませんが、アップルの場合、タワー型のデスクトップは、MacProしか有りません。ノートブックでは、熱処理の問題が有って、唸るようでは使いづらいと思います。勿論ノートの場合は、適材適所で使うしか無いでしょうけれども。

NVIDIAで提供しているこれらGPUの製品群は、上位の方では、40万円から有りとても買う気にはなれない価格では有りますが、仕事上使う人もいるのでしょう。
それにしても、このkernel_taskは、何をどうしているのか、使っているうち100メガも増えて来ます。ウ〜気になる。

ところで、NVIDIAが用意してくれている、アップル用のCUDAのサンプルはまだないようです。
Windows, Linuxはあるようですが、少々のコマンドラインと考えさせられるようなファイルとライブラリ群です。コマンドには、manページもまだ有りません。また、Developer > GPU ComputingのC言語用と、OpenCL用は比較できるように、同じものが作られています。これらのサンプルは、独自のライブラリで出来ているので、アップルのOpenCLとは若干違って来るみたいです。また、最大の違いは、Xcodeに移植するのに、どうなんでしょうか。
つまり今の所、Makefileでターミナルから立ち上げる構図であり、正に実験段階といったところでしょうか。このMakeFileの作り方に、今はまっています。色んな書き方も有り、これはどうなのかなと思いきや、CUDAの場合比較的簡単です。この辺も追々攻略したいところです。が、
ここは少し模様眺めに徹したい気がします。

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