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NVIDIA GPU의 최고의 성능 g CUDA Toolkit Maxwell Compatibility Guide이 응용 노트는 개발자가 NVIDIA CUDA 응용 프로그램이 NVIDIA Maxwell Architecture를 기반으로하는 GPU에서 올바르게 실행되도록하기위한 것입니다. 이 문서는 소프트웨어 응용 프로그램이 Maxwell Pascal Compatibility Guide와 호환되는지 확인하기위한 지침을 제공합니다. 애플리케이션 노트는 개발자가 NVIDIA CUDA 애플리케이션이 NVIDIA Pascal 아키텍처 기반의 GPU에서 올바르게 실행되도록 보장하기위한 것입니다. 이 문서는 소프트웨어 애플리케이션이 Pascal Kepler 튜닝 가이드와 호환되는지 확인하기위한 지침을 제공합니다. Kepler는 NVIDIA s 3 세대 아키텍처입니다. CUDA 컴퓨팅 애플리케이션 페르미 아키텍처의 모범 사례를 따르는 애플리케이션은 일반적으로 코드 변경없이 Kepler 아키텍처의 속도 향상을 볼 수 있습니다. 이 가이드에서는 Kepler 아키텍처 기능을 활용하여 애플리케이션의 미세 조정을 통해 세부적인 속도 향상을 얻을 수있는 방법을 요약합니다. Maxwell T uning 가이드 Maxwell은 CUDA 컴퓨팅 응용 프로그램을위한 NVIDIA의 4 세대 아키텍처입니다. Kepler 아키텍처의 모범 사례를 따르는 응용 프로그램은 일반적으로 코드 변경없이 Maxwell 아키텍처의 속도를 향상시켜야합니다. 이 가이드에서는 응용 프로그램을 미세 조정하여 얻을 수있는 방법을 요약합니다 Maxwell 아키텍처 기능을 활용하여 추가 속도 향상 Pascal Tuning Guide Pascal은 NVIDIA의 CUDA 컴퓨팅 응용 프로그램 용 5 세대 아키텍처입니다. Maxwell 아키텍처의 모범 사례를 따르는 응용 프로그램은 일반적으로 코드 변경없이 파스칼 아키텍처의 속도를 향상시켜야합니다. 응용 프로그램은 파스칼 아키텍처 기능을 활용하여 추가 속도 향상을 위해 미세 조정할 수 있습니다. PTX ISA이 가이드는 저수준 병렬 스레드 실행 가상 시스템 및 명령어 세트 아키텍처 인 PTX 사용에 대한 자세한 지침을 제공합니다. ISA PTX는 GPU를 데이터 기반 응용 프로그램 병렬 컴퓨팅 장치 개발 r Optimus 가이드이 문서는 CUDA API를 사용하여 NVIDIA Optimus 시스템에서 GPU 기능을 쿼리하는 방법을 설명합니다. 비디오 디코더이 문서는 비디오 디코더 API 사양과 형식 변환 및 PTX 상호 운용성 디코딩 후 DirectX 또는 OpenGL을 사용한 디스플레이를 제공합니다. ABI 호환 및 다른 CUDA 코드와 상호 운용 가능한 PTX 작성하기 인라인 PTX 어셈블리이 문서는 PTX 병렬 스레드 실행 어셈블리 언어 문을 CUDA 코드로 인라인하는 방법을 설명합니다. 사용 가능한 어셈블러 명령문 매개 변수 및 제약 조건을 설명하며 문서는 또한 CUDA 런타임 API CUDA 런타임 API CUDA 드라이버 API CUDA 드라이버 API CUDA 수학 API CUDA 수학 API cuBLAS cuBLAS 라이브러리는 NVIDIA 위에 BLAS Basic Linear Algebra 서브 프로그램을 구현 한 것입니다. CUDA 런타임 사용자가 NVIDIA Graphical Pr의 연산 리소스에 액세스 할 수 있습니다. NVBLAS NVBLAS 라이브러리는 다중 GPU 가속화 된 드롭 인 BLAS입니다. NVIDIA cuBLAS 라이브러리의 맨 위에 기본 선형 대수 서브 프로그램이 있습니다. cuFFT cuFFT 라이브러리 사용자 안내서 nvGRAPH nvGRAPH 라이브러리 사용자 cuRAND cuRAND cuRAND 라이브러리 사용자 안내서 cuSPARSE cuSPARSE 라이브러리 사용자 안내서 NPP NVIDIA NPP는 CUDA 가속 처리를 수행하는 함수 라이브러리입니다. 라이브러리의 초기 기능 세트는 이미징 및 비디오 처리에 중점을두고 있으며이 분야의 개발자에게 널리 적용됩니다. NPP 시간이 지남에 따라 다양한 문제 영역에서 더 많은 연산 무거운 작업을 처리 할 것입니다. 고성능 NVRTC를 유지하면서 유연성을 최대화하기 위해 NPP 라이브러리가 작성됩니다. 런타임 컴파일 NVRTC는 CUDA C의 런타임 컴파일 라이브러리입니다. CUDA C 소스 코드를 문자열 형식을 만들고 PTX를 얻기 위해 사용할 수있는 핸들을 만듭니다. NVRT에서 생성 한 PTX 문자열 C는 cuModuleLoadData 및 cuModuleLoadDataEx에 의해로드 될 수 있으며 CUDA 드라이버 API의 cuLinkAddData에 의해 다른 모듈과 링크됩니다. 이 기능은 순전히 오프라인 오프라인 정적 컴파일에서는 불가능한 최적화 및 성능을 제공합니다. Thrust 시작 가이드 cuSOLVER cuSOLVER 라이브러리 사용자 가이드. CUDA 샘플이 문서에는 NVIDIA CUDA 툴킷에 포함 된 전체 코드 샘플 목록이 포함되어 있습니다. 각 코드 샘플을 설명하고, 최소 GPU 사양을 나열하고, 소스 코드 및 백서 (사용 가능한 경우)에 대한 링크를 제공합니다. CUDA Demo Suite이 문서에서는 CUDA Demo Suite와 함께 제공되는 데모 애플리케이션 CUPTI CUPTI API 디버거 API CUDA 디버거 API GPUDirect RDMA Kepler 급 GPU 및 CUDA 5 0에 도입 된 기술로, GPU와 타사 피어 장치 간의 통신을위한 직접 경로를 가능하게합니다 장치가 PC의 표준 기능을 사용하여 동일한 업스트림 루트 컴플렉스를 공유 할 때 PCI Express 버스에서 I Express이 문서는 기술을 소개하고 Linux 장치 드라이버 모델에서 NVIDIA GPU로 GPUDirect RDMA 연결을 가능하게하는 데 필요한 단계를 설명합니다. NVCC이 문서는 nvcc 사용에 대한 참조 가이드이며 CUDA 컴파일러 드라이버 인 nvcc는 매크로를 정의하고 라이브러리 경로를 포함하고 컴파일 프로세스를 조율하는 것과 같은 기존 컴파일러 옵션 CUDA-GDB Linux 및 Mac에서 실행되는 CUDA 응용 프로그램을 디버깅하기위한 NVIDIA 도구로 실제 하드웨어에서 실행되는 CUDA 응용 프로그램을 디버깅하는 메커니즘 제공 개발자에게 CUDA - GDB는 GNU 프로젝트 디버거 인 GDB의 x86-64 포트를 확장 한 것입니다. CUDA-MEMCHECK CUDA-MEMCHECK는 범위를 벗어나 정렬되지 않은 메모리 액세스 오류를 정확하게 탐지하고, 장치 할당 누출을 검사하고, 보고 할 수있는 런타임 도구 모음입니다 하드웨어 오류 및 공유 메모리 데이터 액세스 위험 식별 Nsight Eclipse Edition Nsight Eclipse Edition 시작 안내서 프로파일 러 프로파일 러 가이드 CUDA 바이너리 유틸리티 cuobjdump, nvdisasm 및 nvprune에 대한 애플리케이션 노트 GPU 라이브러리 어드바이저 NVIDIA GPU 라이브러리 어드바이저에 대한 애플리케이션 노트. 백서. Floating Point 및 IEEE 754 부동 소수점 정확도 및 준수와 관련된 여러 가지 문제는 다음과 같습니다. 이 백서의 목적은 NVIDIA GPU와 관련된 가장 일반적인 문제를 논의하고 CUDA C 프로그래밍 가이드의 설명서를 보완하기위한 것입니다. 불완전한 LU 및 Cholesky 사전 조건화 된 반복적 인 방법이 백서 우리는 불완전 LU 및 Cholesky 사전 조건화 된 반복적 인 방법으로 CPU보다 2 배 빠른 속도를 달성하기 위해 cuSPARSE 및 cuBLAS 라이브러리를 사용하는 방법을 보여줍니다. 우리는 대규모 결합을 해결하는 데 사용할 수있는 Bi-Conjugate Gradient Stabilized 및 Conjugate Gradient 반복 방법에 중점을 둡니다. 비대칭 및 대칭 포지티브 리니어 시스템 각각, 또한 병렬 스파 스 삼각형 solv e는 이러한 algorithmspiler SDK의 필수 빌딩 블록입니다. libNVVM API libNVVM API libdevice User 's Guide libdevice 라이브러리는 GPU 커널에 대한 공통 기능을 구현하는 LLVM 비트 코드 라이브러리입니다. NVVM IR NVVM IR은 LLVM IR NVVM IR은 GPU 계산 커널 (예 : CUDA 커널)을 나타 내기 위해 설계되었습니다. CUDA C 컴파일러 프런트 엔드와 같은 고급 언어 프론트 엔드는 NVVM IR을 생성 할 수 있습니다. - 3G 4G Wi-Fi 10 120. Microsoft Access 97 2000 2003 2007 2010, Microsoft Excel 97 2000 2003 2007 2010, Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, FileMaker Pro, DB2, MySQL, PostgreSQL, FoxPro, DBase, R 기본 ODBC-. 레이블,,, 확인란, -,,, 이미지 하위,,, JPG, BMP PNG. 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Received 2013 년 8 월 20 일 개정 2013 년 11 월 15 일 수락 2013 년 11 월 23 일 온라인 2013 년 11 월 23 일. 식물성 오일을 예측할 수 있습니다. 식물성 오일의 3 원 블렌드의 화학적 에스테르 교환을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 원하는 SFC로 제품 설계를 돕는 것이 많은 양의 SFC 데이터를 예측할 수 있습니다. 팻 (fat) 기반 제품 설계는 SFC 평가에서 계산 도구를 활용할 수 있습니다. 지방 함량 식물성 기름의 SFC는 지방 음식의 기본 특성입니다. 또한 트리 아실 글리세롤 내에서 지방산의 교환은 본 연구는 SFC를 예측하고 팜 오일 PO, 해바라기 오일 SFO 및 팜 커널 오일 PKO를 사용하여 다른 제제에 대한 화학적 에스테르 교환 반응 CI를 시뮬레이션하기 위해 Solid Liquid Equilibrium SLE를 사용하는 전산 접근법을 사용합니다. 3696 SLE 문제가 해결되어 각 오일의 분율, 온도 및 CI 반응이 SFC에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다 계산 된 SFC 값은 문헌에서 취한 실험 데이터와 비교됩니다 두 개 또는 하나의 단일 식물성 오일로 구성된 시스템의 경우, 평균 절대 오차 AAE는 CI 전 5 2, CI 후 4 2이다. 3 가지 식물성 기름으로 구성된 시스템의 경우, AAE는 CI 전 6 3이고 CI 후 4 2이다. CI 반응 전후의 SFC 예측은 식품 제조사가 혼합에서 식물성 오일과 그 비율의 선택에 의해 부과 된 조합 문제에 직면 해있다. 순수한 성분 특성의 미래 개선, thermodyn 트리 아실 글리세롤 내의 지방산의 암모늄 모델 및 분포 모델은 용융 프로파일면에서 가장 유망한 제형에 초점을 맞출 수있는 전산 접근법의 사용을 증가시킬 수 있습니다. 식물성 오일. 고체 지방 함량. 고체 액체 평형. 그림 1 그림 3. 테이블 1 그림 4. 테이블 2 그림 5.