出典: トータル・ディスクロージャ・サイト（事実をありのままに）

スペック

• ハードウェア構成

CPU：E5540　2.53GHz　Dual
Mem：24GB
HDD：250GB

• 開発環境

PGI Compiler9.0
Intel Compiler 9,10
Cuda2.2

• ログイン経路

GatewayMachine IPaddress       61.195.147.170
Tesla  localIPaddress          192.168.1.95

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ご利用されるお客様へ

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CUDA 2.2 を、/usr/local/cuda 以下にインストールしてあります。 ドライバは最新版の 185.18.14 です。本マシンにて CUDA を使うにあたり、追加で設定されているのは、次の２点のみです。

1) path を /usr/local/cuda/bin に通した。 2) LD_LIBRARY_PATH に /usr/local/cuda/lib を追加した。

使い方やプログラミング方法、ライブラリの使用方法の一次情報はこちらから全てダウンロード可能です。

http://www.nvidia.co.jp/object/cuda_develop_jp.html

教育用リソースとしては次のようなところがあります。実装事例なども含まれています。

http://www.nvidia.co.jp/object/cuda_education_jp.html

最低限必要なプログラミング及びビルドの知識については、上記リンクにある、ベーシックプログラミングガイドの内、 「CUDA プログラミングの基本(パート１、２)」が極めて簡潔に記述されています。

CUDA の FFT や BLAS については、全ての関数が用意されている訳ではなく、かなり抜けがあります。使う関数が決まり次第、リファレンスを見て、実装されているか確認する必要があります。

足りない BLAS 関数などは MKL のものをあてがうのが楽だと思われます。例えばリンクオプションは次のようにすることができます。ただし、これは MKL 9.1 系互換のリンク方法で、ここで採用している MKL 10.1 系本来のリンク方法ではありません。

-L /opt/intel/mkl/10.1.3/lib/em64t -lmkl \
-L /usr/local/cuda/lib -lcublas -lguide -lpthread

なお、CUDA と一緒にダウンロードできる SDK サンプルについては /usr/local/cuda/NVIDIA_CUDA_SDK 以下に展開及びビルドしています。