GPGPU - 版の履歴

Kokutoupan: /* 開発 */ 「お」を「の」に

2025-10-09T06:34:09Z

開発: 「お」を「の」に

← 古い版		2025年10月9日 (木) 15:34時点における版
189行目:		189行目:
	* [https://github.com/codeplaysoftware/SYCL-BLAS SYCL-BLAS]: 線形代数パフォーマンスプリミティブ		* [https://github.com/codeplaysoftware/SYCL-BLAS SYCL-BLAS]: 線形代数パフォーマンスプリミティブ
	* [https://github.com/codeplaysoftware/visioncpp VisionCpp]: コンピュータビジョンライブラリ		* [https://github.com/codeplaysoftware/visioncpp VisionCpp]: コンピュータビジョンライブラリ
	* [https://github.com/KhronosGroup/SyclParallelSTL SYCL Parallel STL]: C++17 の並列アルゴリズムお GPU 実装		* [https://github.com/KhronosGroup/SyclParallelSTL SYCL Parallel STL]: C++17 の並列アルゴリズムの GPU 実装

	== CUDA ==		== CUDA ==

Akku: 同期

2025-06-27T05:03:22Z

同期

← 古い版		2025年6月27日 (金) 14:03時点における版
151行目:		151行目:
	* {{AUR\|computecpp}}: Codeplay による SYCL 1.2.1 のプロプライエタリ実装。SPIR、SPIR-V、そして実験的な PTX (NVIDIA) をデバイスターゲットとして対象とすることができます (2023年9月1日でサポート終了、Intel llvm 実装にマージされる予定です [https://codeplay.com/portal/news/2023/07/07/the-future-of-computecpp 情報])。		* {{AUR\|computecpp}}: Codeplay による SYCL 1.2.1 のプロプライエタリ実装。SPIR、SPIR-V、そして実験的な PTX (NVIDIA) をデバイスターゲットとして対象とすることができます (2023年9月1日でサポート終了、Intel llvm 実装にマージされる予定です [https://codeplay.com/portal/news/2023/07/07/the-future-of-computecpp 情報])。
	* {{AUR\|trisycl-git}}: 主に Xilinx によって開発されているオープンソースの実装。		* {{AUR\|trisycl-git}}: 主に Xilinx によって開発されているオープンソースの実装。
	* {{AUR\|hipsycl-cuda-git}} と {{AUR\|hipsycl-rocm-git}}: [https://github.com/AdaptiveCpp/AdaptiveCpp AdaptiveCpp]は、AMDのhipSYCLから改名された、すべてのベンダーのCPUとGPU向けのSYCLとC++標準並列処理の実装です。		* {{AUR\|hipsycl-cuda-git}} と {{AUR\|hipsycl-rocm-git}}{{Broken package link\|package not found}}: [https://github.com/AdaptiveCpp/AdaptiveCpp AdaptiveCpp]は、AMDのhipSYCLから改名された、すべてのベンダーのCPUとGPU向けのSYCLとC++標準並列処理の実装です。
	* {{Pkg\|intel-oneapi-dpcpp-cpp}}: Intel の Data Parallel C++: SYCL の oneAPI 実装。		* {{Pkg\|intel-oneapi-dpcpp-cpp}}: Intel の Data Parallel C++: SYCL の oneAPI 実装。

306行目:		306行目:
	* [https://gitlab.com/illwieckz/i-love-compute 異なる GPU 用に利用可能な OpenCL フレームワークのリスト]		* [https://gitlab.com/illwieckz/i-love-compute 異なる GPU 用に利用可能な OpenCL フレームワークのリスト]

	{{TranslationStatus\|GPGPU\|2025-06-05\|~~834566~~}}		{{TranslationStatus\|GPGPU\|2025-06-05\|837001}}

Akku: 同期

2025-06-05T05:29:24Z

同期

← 古い版		2025年6月5日 (木) 14:29時点における版
23行目:		23行目:
	==== AMD/ATI ====		==== AMD/ATI ====

	* {{Pkg\|opencl~~-clover-mesa}} または {{Pkg\|opencl-rusticl~~-mesa}}: ~~clover と~~ rusticl による mesa ドライバ用の OpenCL サポート		* {{Pkg\|opencl-mesa}}: rusticl による mesa ドライバ用の OpenCL サポート
	* {{Pkg\|rocm-opencl-runtime}}: AMD の ROCm GPU コンピュートスタックの一部。~~GFX8~~ ~~およびそれ以降~~の~~カード (Fiji, Polaris, Vega)~~ を公式にサポートして~~おり、Navi10~~ ~~ベース~~のカードは非公式で部分的なサポートがあります。Vega より古いカードをサポートするには、ラインタイム変数 {{ic\|1=ROC_ENABLE_PRE_VEGA=1}} を設定する必要があります。これは、ubuntu の amdgpu-install に {{ic\|1=opencl=rocr}} を[https://amdgpu-install.readthedocs.io/en/latest/install-script.html#specifying-an-opencl-implementation 指定]したものに似てはいますが、全く異なるものです。このパッケージの rocm バージョンは ubuntu のインストーラバージョンとは異なるからです。		* {{Pkg\|rocm-opencl-runtime}}: AMD の ROCm GPU コンピュートスタックの一部。[https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-linux/en/latest/reference/system-requirements.html 僅かな範囲のGPUモデル]を公式にサポートしています (他のカードは非公式に、または部分的なサポートにより動作する可能性があります)。Vega より古いカードをサポートするには、ラインタイム変数 {{ic\|1=ROC_ENABLE_PRE_VEGA=1}} を設定する必要があります。これは、ubuntu の amdgpu-install に {{ic\|1=opencl=rocr}} を[https://amdgpu-install.readthedocs.io/en/latest/install-script.html#specifying-an-opencl-implementation 指定]したものに似てはいますが、全く異なるものです。このパッケージの rocm バージョンは ubuntu のインストーラバージョンとは異なるからです。
	* {{AUR\|opencl-legacy-amdgpu-pro}}: AMD の ubuntu リリースから再パッケージングされたレガシーな Orca OpenCL。ubuntu の amdgpu-install に {{ic\|1=opencl=legacy}} を[https://amdgpu-install.readthedocs.io/en/latest/install-script.html#specifying-an-opencl-implementation 指定]することと等価です。		* {{AUR\|opencl-legacy-amdgpu-pro}}: AMD の ubuntu リリースから再パッケージングされたレガシーな Orca OpenCL。ubuntu の amdgpu-install に {{ic\|1=opencl=legacy}} を[https://amdgpu-install.readthedocs.io/en/latest/install-script.html#specifying-an-opencl-implementation 指定]することと等価です。
	* {{AUR\|opencl-amd}}、{{AUR\|opencl-amd-dev}}: AMD の Ubuntu リリースから再パッケージングされた ROCm コンポーネント群。Ubuntu の amdgpu-install で {{ic\|1=opencl=rocr,legacy}} を[https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-linux/en/latest/how-to/amdgpu-install.html 指定]することと等価です。		* {{AUR\|opencl-amd}}、{{AUR\|opencl-amd-dev}}: AMD の Ubuntu リリースから再パッケージングされた ROCm コンポーネント群。Ubuntu の amdgpu-install で {{ic\|1=opencl=rocr,legacy}} を[https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-linux/en/latest/how-to/amdgpu-install.html 指定]することと等価です。
31行目:		31行目:
	==== NVIDIA ====		==== NVIDIA ====

	* {{Pkg\|opencl~~-clover-mesa}} または {{Pkg\|opencl-rusticl~~-mesa}}: ~~clover と~~ rusticl による mesa ドライバ向けの OpenCL サポート。		* {{Pkg\|opencl-mesa}}: rusticl による mesa ドライバ向けの OpenCL サポート。
	* {{Pkg\|opencl-nvidia}}: 公式の [[NVIDIA]] ランタイム		* {{Pkg\|opencl-nvidia}}: 公式の [[NVIDIA]] ランタイム

	==== Intel ====		==== Intel ====

	* {{pkg\|intel-compute-runtime}}: またの名を Neo OpenCL ランタイム。第8世代 (~~Broadwell~~) 以降の Intel HD Graphics GPU 用のオープンソース実装です。		* {{pkg\|intel-compute-runtime}}: またの名を Neo OpenCL ランタイム。第12世代 (Alder Lake) 以降の Intel HD Graphics GPU 用のオープンソース実装です。
			* {{AUR\|intel-compute-runtime-legacy}}: 第11世代 (Rocket Lake) 以前のみ、上と同じ。
	* {{Pkg\|opencl~~-clover-mesa}} または {{Pkg\|opencl-rusticl~~-mesa}}: ~~clover と~~ rusticl による mesa ドライバ用の OpenCL サポート		* {{Pkg\|opencl-mesa}}: rusticl による mesa ドライバ用の OpenCL サポート
	* {{AUR\|beignet}}: 第7世代 (Ivy Bridge) 以降の Intel HD Graphics GPU 用のオープンソース実装。これは Intel によって非推奨となっており、NEO OpenCL ドライバが後継です。ただし、古いハードウェアプラットフォーム (例: Ivy Bridge、Haswell) においては推奨されるソリューションです。		* {{AUR\|beignet}}: 第7世代 (Ivy Bridge) 以降の Intel HD Graphics GPU 用のオープンソース実装。これは Intel によって非推奨となっており、NEO OpenCL ドライバが後継です。ただし、古いハードウェアプラットフォーム (例: Ivy Bridge、Haswell) においては推奨されるソリューションです。
	* {{AUR\|intel-opencl}}: 第7世代 (Ivy Bridge) 以降の Intel HD Graphics GPU のプロプライエタリな実装。これは Intel によって非推奨となっており、NEO OpenCL ドライバが後継です。ただし、古いハードウェアプラットフォーム (例: Ivy Bridge、Haswell) においては推奨されるソリューションです。		* {{AUR\|intel-opencl}}: 第7世代 (Ivy Bridge) 以降の Intel HD Graphics GPU のプロプライエタリな実装。これは Intel によって非推奨となっており、NEO OpenCL ドライバが後継です。ただし、古いハードウェアプラットフォーム (例: Ivy Bridge、Haswell) においては推奨されるソリューションです。
62行目:		63行目:
	==== AMD/ATI ====		==== AMD/ATI ====

	* {{Pkg\|lib32-opencl~~-clover-mesa}} または {{Pkg\|lib32-opencl-rusticl~~-mesa}}: AMD/ATI Radeon mesa ドライバの OpenCL サポート (32 ビット)		* {{Pkg\|lib32-opencl-mesa}}: AMD/ATI Radeon mesa ドライバの OpenCL サポート (32 ビット)

	==== NVIDIA ====		==== NVIDIA ====
118行目:		119行目:
	{{Accuracy\|マニュアルに書かれてあることと異なり、OCL_ICD_VENDORS は単一の icd ファイルを処理することができないようです。https://github.com/OCL-dev/ocl-icd/issues/7#issuecomment-1522941979 を参照してください。}}		{{Accuracy\|マニュアルに書かれてあることと異なり、OCL_ICD_VENDORS は単一の icd ファイルを処理することができないようです。https://github.com/OCL-dev/ocl-icd/issues/7#issuecomment-1522941979 を参照してください。}}

	[https://docs.mesa3d.org/rusticl.html Rusticl] は、Rust で記述された新しい OpenCL 実装で、{{Pkg\|opencl~~-rusticl~~-mesa}} によって提供されています。環境変数 {{ic\|1=RUSTICL_ENABLE=''driver''}} ({{ic\|''driver''}} は Gallium ドライバ。{{ic\|radeonsi}} や {{ic\|iris}} など) を設定することで有効化できます。		[https://docs.mesa3d.org/rusticl.html Rusticl] は、Rust で記述された新しい OpenCL 実装で、{{Pkg\|opencl-mesa}} によって提供されています。環境変数 {{ic\|1=RUSTICL_ENABLE=''driver''}} ({{ic\|''driver''}} は Gallium ドライバ。{{ic\|radeonsi}} や {{ic\|iris}} など) を設定することで有効化できます。

	任意で、OpenCL アプリケーションが Rusticl を検出しない場合、以下の環境変数を使用してください:		任意で、OpenCL アプリケーションが Rusticl を検出しない場合、以下の環境変数を使用してください:
150行目:		151行目:
	* {{AUR\|computecpp}}: Codeplay による SYCL 1.2.1 のプロプライエタリ実装。SPIR、SPIR-V、そして実験的な PTX (NVIDIA) をデバイスターゲットとして対象とすることができます (2023年9月1日でサポート終了、Intel llvm 実装にマージされる予定です [https://codeplay.com/portal/news/2023/07/07/the-future-of-computecpp 情報])。		* {{AUR\|computecpp}}: Codeplay による SYCL 1.2.1 のプロプライエタリ実装。SPIR、SPIR-V、そして実験的な PTX (NVIDIA) をデバイスターゲットとして対象とすることができます (2023年9月1日でサポート終了、Intel llvm 実装にマージされる予定です [https://codeplay.com/portal/news/2023/07/07/the-future-of-computecpp 情報])。
	* {{AUR\|trisycl-git}}: 主に Xilinx によって開発されているオープンソースの実装。		* {{AUR\|trisycl-git}}: 主に Xilinx によって開発されているオープンソースの実装。
	* {{AUR\|hipsycl-cuda-git}} と {{AUR\|hipsycl-rocm-git}}: ~~OpenCL の代わりに~~ AMD の ~~HIP を使用~~す~~るフリ~~ー実装~~。AMD と NVIDIA の GPU~~ で~~動作可能~~。		* {{AUR\|hipsycl-cuda-git}} と {{AUR\|hipsycl-rocm-git}}: [https://github.com/AdaptiveCpp/AdaptiveCpp AdaptiveCpp]は、AMDのhipSYCLから改名された、すべてのベンダーのCPUとGPU向けのSYCLとC++標準並列処理の実装です。
	* {{Pkg\|intel-oneapi-dpcpp-cpp}}: Intel の Data Parallel C++: SYCL の oneAPI 実装。		* {{Pkg\|intel-oneapi-dpcpp-cpp}}: Intel の Data Parallel C++: SYCL の oneAPI 実装。

220行目:		221行目:
	* [[Python]]: {{pkg\|python-pycuda}}		* [[Python]]: {{pkg\|python-pycuda}}
	* [[Ruby]]: [https://github.com/SciRuby/rbcuda rbcuda]		* [[Ruby]]: [https://github.com/SciRuby/rbcuda rbcuda]
	* [[Rust]]: [https://github.com/rust-cuda/cuda-sys cuda-sys] (bindings) や [https://github.com/bheisler/rustacuda RustaCUDA] (高レベルなラッパ)		* [[Rust]]: [https://github.com/Rust-GPU/Rust-CUDA Rust-CUDA]。メンテナンスされていません。: [https://github.com/rust-cuda/cuda-sys cuda-sys] (bindings)、[https://github.com/bheisler/rustacuda RustaCUDA] (高レベルなラッパ)。

	== ROCm ==		== ROCm ==
236行目:		237行目:
	* {{Pkg\|hip-runtime-amd}}: ROCm における AMDGPU 用の Heterogeneous Interface。Polaris アーキテクチャ (RX 500 シリーズ) から AMD の最新 RDNA 2 アーキテクチャ (RX 6000 シリーズ) までの GPU をサポートします。		* {{Pkg\|hip-runtime-amd}}: ROCm における AMDGPU 用の Heterogeneous Interface。Polaris アーキテクチャ (RX 500 シリーズ) から AMD の最新 RDNA 2 アーキテクチャ (RX 6000 シリーズ) までの GPU をサポートします。
	* {{Pkg\|miopen-hip}}: HIP バックエンドを用いる、AMD のオープンソースのディープラーニングライブラリ。		* {{Pkg\|miopen-hip}}: HIP バックエンドを用いる、AMD のオープンソースのディープラーニングライブラリ。
	* {{~~AUR~~\|hip-runtime-nvidia}}: ROCm における NVIDIA GPU 用 Heterogeneous Interface。		* {{Pkg\|hip-runtime-nvidia}}: ROCm における NVIDIA GPU 用 Heterogeneous Interface。

	{{Tip\|HIP の [[Blender]] における使用に関するより多くの情報が利用可能です。}}		{{Tip\|HIP の [[Blender]] における使用に関するより多くの情報が利用可能です。}}
259行目:		260行目:

	まず、GPU が {{ic\|/opt/rocm/bin/rocminfo}} ディレクトリに現れるか確認してください。現れない場合、ROCm はあなたの GPU をサポートしていないか、あなたの GPU のサポート無しでビルドされている可能性があります。		まず、GPU が {{ic\|/opt/rocm/bin/rocminfo}} ディレクトリに現れるか確認してください。現れない場合、ROCm はあなたの GPU をサポートしていないか、あなたの GPU のサポート無しでビルドされている可能性があります。

	==== Vega10 GPU ====

	MI25 (及びその他の gfx900 GPU) は非推奨となっており、公式のサポートは終了しました。これらの GPU は公式には ROCm 4 ではサポートされており、ROCm 5 では非公式ですがサポートされています。ROCm 6 ではサポートされていません。

	ROCm 5.7.1 のインストールガイドは [[AMD Radeon Instinct MI25#ROCm]] を見てください。。

	==== PyTorch ====		==== PyTorch ====
275行目:		270行目:

	== GPGPU のアクセラレーションがあるソフトウェア ==		== GPGPU のアクセラレーションがあるソフトウェア ==

			{{Expansion\|もっとたくさんのアプリケーションがGPGPUをサポートしている可能性があります。}}

	* [[Bitcoin]]		* [[Bitcoin]]
281行目:		278行目:
	* [[FFmpeg]] – 詳細は[https://trac.ffmpeg.org/wiki/HWAccelIntro#OpenCL こちら]。		* [[FFmpeg]] – 詳細は[https://trac.ffmpeg.org/wiki/HWAccelIntro#OpenCL こちら]。
	* [[Folding@home]]		* [[Folding@home]]
	* [[GIMP]] – 実験段階 – 詳細は[~~http~~://www.h-online.com/open/news/item/GIMP-2-8-RC-1-arrives-with-GPU-acceleration-1518417.html こちら]。		* [[GIMP]] – 実験段階 – 詳細は[https://www.h-online.com/open/news/item/GIMP-2-8-RC-1-arrives-with-GPU-acceleration-1518417.html こちら]。
	* [[HandBrake]]		* [[HandBrake]]
	* [[Hashcat]]		* [[Hashcat]]
297行目:		294行目:
	* {{Pkg\|tensorflow-cuda}} - TensorFlow の CUDA への移植		* {{Pkg\|tensorflow-cuda}} - TensorFlow の CUDA への移植
	* {{AUR\|tensorflow-computecpp}} - TensorFlow の SYCL への移植		* {{AUR\|tensorflow-computecpp}} - TensorFlow の SYCL への移植
	* {{AUR\|whisper.cpp-clblas}}、{{AUR\|whisper.cpp-cublas}} - OpenCL と CUDA の最適化が施された、OpenAI の Whisper モデルの C/C++ の移植。
	* {{Pkg\|xmrig}} - High Perf CryptoNote CPU と GPU (OpenCL, CUDA) マイナー		* {{Pkg\|xmrig}} - High Perf CryptoNote CPU と GPU (OpenCL, CUDA) マイナー

310行目:		306行目:
	* [https://gitlab.com/illwieckz/i-love-compute 異なる GPU 用に利用可能な OpenCL フレームワークのリスト]		* [https://gitlab.com/illwieckz/i-love-compute 異なる GPU 用に利用可能な OpenCL フレームワークのリスト]

	{{TranslationStatus\|GPGPU\|~~2024~~-07-02\|~~811512~~}}		{{TranslationStatus\|GPGPU\|2025-06-05\|834566}}

Kusanaginoturugi: カテゴリを修正

2024-09-03T13:37:06Z

カテゴリを修正

← 古い版		2024年9月3日 (火) 22:37時点における版
1行目:		1行目:
	[[Category:開発]]		[[Category:開発]]
	[[Category:グラフィック]]		[[Category:グラフィックス]]
	[[en:GPGPU]]		[[en:GPGPU]]
	[[ru:GPGPU]]		[[ru:GPGPU]]

AshMyzk: 同期

2024-07-02T11:43:27Z

同期

← 古い版		2024年7月2日 (火) 20:43時点における版
31行目:		31行目:
	==== NVIDIA ====		==== NVIDIA ====

			* {{Pkg\|opencl-clover-mesa}} または {{Pkg\|opencl-rusticl-mesa}}: clover と rusticl による mesa ドライバ向けの OpenCL サポート。
	* {{Pkg\|opencl-nvidia}}: 公式の [[NVIDIA]] ランタイム		* {{Pkg\|opencl-nvidia}}: 公式の [[NVIDIA]] ランタイム

257行目:		258行目:
	=== トラブルシューティング ===		=== トラブルシューティング ===

	まず、GPU が {{ic\|/opt/rocm/bin/rocminfo}} ディレクトリに現れるか確認してください。現れない場合、ROCm はあなたの GPU をサポートしていないか、あなたの GPU のサポート無しでビルドされた可能性があります。		まず、GPU が {{ic\|/opt/rocm/bin/rocminfo}} ディレクトリに現れるか確認してください。現れない場合、ROCm はあなたの GPU をサポートしていないか、あなたの GPU のサポート無しでビルドされている可能性があります。

			==== Vega10 GPU ====

			MI25 (及びその他の gfx900 GPU) は非推奨となっており、公式のサポートは終了しました。これらの GPU は公式には ROCm 4 ではサポートされており、ROCm 5 では非公式ですがサポートされています。ROCm 6 ではサポートされていません。

			ROCm 5.7.1 のインストールガイドは [[AMD Radeon Instinct MI25#ROCm]] を見てください。。

	==== PyTorch ====		==== PyTorch ====
303行目:		310行目:
	* [https://gitlab.com/illwieckz/i-love-compute 異なる GPU 用に利用可能な OpenCL フレームワークのリスト]		* [https://gitlab.com/illwieckz/i-love-compute 異なる GPU 用に利用可能な OpenCL フレームワークのリスト]

	{{TranslationStatus\|GPGPU\|2024-05-13\|~~807013~~}}		{{TranslationStatus\|GPGPU\|2024-07-02\|811512}}

AshMyzk: 同期

2024-05-13T03:42:22Z

同期

@@ 26行目: / 26行目: @@
 * {{Pkg|rocm-opencl-runtime}}: AMD の ROCm GPU コンピュートスタックの一部。GFX8 およびそれ以降のカード (Fiji, Polaris, Vega) を公式にサポートしており、Navi10 ベースのカードは非公式で部分的なサポートがあります。Vega より古いカードをサポートするには、ラインタイム変数 {{ic|1=ROC_ENABLE_PRE_VEGA=1}} を設定する必要があります。これは、ubuntu の amdgpu-install に {{ic|1=opencl=rocr}} を[https://amdgpu-install.readthedocs.io/en/latest/install-script.html#specifying-an-opencl-implementation 指定]したものに似てはいますが、全く異なるものです。このパッケージの rocm バージョンは ubuntu のインストーラバージョンとは異なるからです。
 * {{AUR|opencl-legacy-amdgpu-pro}}: AMD の ubuntu リリースから再パッケージングされたレガシーな Orca OpenCL。ubuntu の amdgpu-install に {{ic|1=opencl=legacy}} を[https://amdgpu-install.readthedocs.io/en/latest/install-script.html#specifying-an-opencl-implementation 指定]することと等価です。
-* {{AUR|opencl-amd}}, {{AUR|opencl-amd-dev}}: AMD の ubuntu リリースから再パッケージングされた ROCr と Orca OpenCL。ubuntu の amdgpu-install で {{ic|1=opencl=rocr,legacy}} を[https://amdgpu-install.readthedocs.io/en/latest/install-script.html#specifying-an-opencl-implementation 指定]することと等価です。
+* {{AUR|opencl-amd}}、{{AUR|opencl-amd-dev}}: AMD の Ubuntu リリースから再パッケージングされた ROCm コンポーネント群。Ubuntu の amdgpu-install で {{ic|1=opencl=rocr,legacy}} を[https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-linux/en/latest/how-to/amdgpu-install.html 指定]することと等価です。
 * {{AUR|amdapp-sdk}}: AMD CPU ランタイム
@@ 220行目: / 220行目: @@
 * [[Ruby]]: [https://github.com/SciRuby/rbcuda rbcuda]
 * [[Rust]]: [https://github.com/rust-cuda/cuda-sys cuda-sys] (bindings) や [https://github.com/bheisler/rustacuda RustaCUDA] (高レベルなラッパ)
 == ROCm ==
@@ 311行目: / 290行目: @@
 * {{Pkg|tensorflow-cuda}} - TensorFlow の CUDA への移植
 * {{AUR|tensorflow-computecpp}} - TensorFlow の SYCL への移植
 * {{Pkg|xmrig}} - High Perf CryptoNote CPU と GPU (OpenCL, CUDA) マイナー
@@ 323行目: / 303行目: @@
 * [https://gitlab.com/illwieckz/i-love-compute 異なる GPU 用に利用可能な OpenCL フレームワークのリスト]
-{{TranslationStatus|GPGPU|2024-01-18|797156}}
+{{TranslationStatus|GPGPU|2024-05-13|807013}}

AshMyzk: 同期

2024-01-18T13:51:26Z

同期

← 古い版		2024年1月18日 (木) 22:51時点における版
48行目:		48行目:

	* {{AUR\|clspv-git}}: Clspv は OpenCL C のサブセットから Vulkan コンピュートシェーダに変換するためのプロトタイプコンパイラです。		* {{AUR\|clspv-git}}: Clspv は OpenCL C のサブセットから Vulkan コンピュートシェーダに変換するためのプロトタイプコンパイラです。
	* ~~[https://github.com/kpet/~~clvk ~~clvk]~~: clvk は clspv をコンパイラとして使用する、Vulkan 上で動作する OpenCL 3.0 のプロトタイプ実装です。		* {{AUR\|clvk-git}}: clvk は clspv をコンパイラとして使用する、Vulkan 上で動作する OpenCL 3.0 のプロトタイプ実装です。
	* {{AUR\|xrt-bin}}: FPGA [https://github.com/Xilinx/XRT xrt] のための Xilinx Run Time		* {{AUR\|xrt-bin}}: FPGA [https://github.com/Xilinx/XRT xrt] のための Xilinx Run Time
	* [https://github.com/intel/fpga-runtime-for-opencl fpga-runtime-for-opencl]: FPGA ランタイムs		* [https://github.com/intel/fpga-runtime-for-opencl fpga-runtime-for-opencl]: FPGA ランタイムs
150行目:		150行目:
	* {{AUR\|trisycl-git}}: 主に Xilinx によって開発されているオープンソースの実装。		* {{AUR\|trisycl-git}}: 主に Xilinx によって開発されているオープンソースの実装。
	* {{AUR\|hipsycl-cuda-git}} と {{AUR\|hipsycl-rocm-git}}: OpenCL の代わりに AMD の HIP を使用するフリー実装。AMD と NVIDIA の GPU で動作可能。		* {{AUR\|hipsycl-cuda-git}} と {{AUR\|hipsycl-rocm-git}}: OpenCL の代わりに AMD の HIP を使用するフリー実装。AMD と NVIDIA の GPU で動作可能。
			* {{Pkg\|intel-oneapi-dpcpp-cpp}}: Intel の Data Parallel C++: SYCL の oneAPI 実装。

	=== SPIR サポートの確認 ===		=== SPIR サポートの確認 ===
204行目:		205行目:
	=== 開発 ===		=== 開発 ===

	{{Pkg\|cuda}} パッケージは全てのコンポーネントを {{ic\|/opt/cuda}} ディレクトリにインストールします。~~CUDA のコードをコンパイルするには、コンパイラのイン~~ク~~ルードパスに~~ {{ic\|/~~opt~~/cuda~~/include~~}} ~~を追加し~~てくださ~~い。例えば~~、~~コンパイラのフラグやオプションに {{ic\|-I/opt/cuda/include}}~~ を~~加えることで追加できま~~す~~。NVIDIA によ~~る ~~{{ic\|gcc}}~~ ~~ラッパーであ~~る ~~{{ic\|nvcc}} を使~~うに~~は、{{ic\|/opt/cuda/bin}} をパスに追加してください~~。		{{Pkg\|cuda}} パッケージは、すべてのコンポーネントを {{ic\|/opt/cuda}} ディレクトリにインストールします。スクリプト {{ic\|/etc/profile.d/cuda.sh}} によって、関連する環境変数が設定され、CUDA をサポートするビルドシステムが CUDA を見つけられるようになります。

	インストールが成功したかどうかや、CUDA が動いているかどうかを確かめるには、[https://github.com/nvidia/cuda-samples CUDA samples] をコンパイルすることで可能です。インストールをチェックする方法の一つとして、{{ic\|deviceQuery}} サンプルを実行するというものがあります。		インストールが成功したかどうかや、CUDA が動いているかどうかを確かめるには、[https://github.com/nvidia/cuda-samples CUDA samples] をコンパイルすることで可能です。インストールをチェックする方法の一つとして、{{ic\|deviceQuery}} サンプルを実行するというものがあります。
222行目:		223行目:
	=== 異なるバージョン間で切り替える ===		=== 異なるバージョン間で切り替える ===

	[https://developer.nvidia.com/cuda-downloads CUDA Toolkit Archive] を開き、CUDA バージョンを選択し、"Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> (最も最新のバージョン) -> runfile (local)" の順でクリックしてインストールスクリプトを手に入れてください。		[https://developer.nvidia.com/cuda-downloads CUDA Toolkit Archive] を開き、CUDA バージョンを選択し、''Linux > x86_64 > Ubuntu > (最も最新のバージョン) > runfile (local)'' の順でクリックしてインストールスクリプトを手に入れてください。

	スクリプトを取得 ({{ic\|wget}} コマンド) して実行するまでの手順が表示されます。それに従ってください。		スクリプトを取得 ({{ic\|wget}} コマンド) して実行するまでの手順が表示されます。それに従ってください。

	その CUDA バージョンは {{ic\|/usr/local/cuda-VERSION}} へインストールされます。{{ic\|/usr/local/cuda}} へのシンボリックリンクを作成してください: ~~{{bc\|# ln -s /usr/local/cuda-VERSION /usr/local/cuda}}~~		その CUDA バージョンは {{ic\|/usr/local/cuda-VERSION}} へインストールされます。{{ic\|/usr/local/cuda}} へのシンボリックリンクを作成してください:

			# ln -s /usr/local/cuda-VERSION /usr/local/cuda

	次に、CUDA フォルダをパスに追加します。{{ic\|~/.bashrc}} に以下を追加してください (訳注: もちろん、別のシェルを使用しているならば、別のファイルに追加してください。):		次に、CUDA フォルダをパスに追加します。{{ic\|~/.bashrc}} に以下を追加してください (訳注: もちろん、別のシェルを使用しているならば、別のファイルに追加してください。):
232行目:		235行目:
	{{hc\|~/.bashrc\|2=		{{hc\|~/.bashrc\|2=
	export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH		export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
	export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$PATH}}		export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$PATH
			}}

	CUDA のバージョンを変更するには、先の手順で別のバージョンをインストールし、シンボリックリンクをそのバージョンに貼り替えてください: ~~{{bc\|# ln -s /usr/local/cuda-ANOTHER-VERSION /usr/local/cuda}}~~		CUDA のバージョンを変更するには、先の手順で別のバージョンをインストールし、シンボリックリンクをそのバージョンに貼り替えてください:

			# ln -s /usr/local/cuda-ANOTHER-VERSION /usr/local/cuda

	== ROCm ==		== ROCm ==
269行目:		275行目:
	Image support Yes		Image support Yes
	}}		}}

			=== トラブルシューティング ===

			まず、GPU が {{ic\|/opt/rocm/bin/rocminfo}} ディレクトリに現れるか確認してください。現れない場合、ROCm はあなたの GPU をサポートしていないか、あなたの GPU のサポート無しでビルドされた可能性があります。

			==== PyTorch ====

			ROCm で PyTorch を使うには、{{Pkg\|python-pytorch-rocm}} をインストールしてください。

			{{hc\|$ python -c 'import torch; print(torch.cuda.is_available())'\|True}}

			ROCm はまるで CUDA であるかのように振る舞うので、上記のコマンドは {{ic\|True}} を返すはずです。{{ic\|True}} を返さない場合、あなたの GPU のサポート無しで PyTorch がコンパイルされているか、依存関係の衝突が発生している可能性があります。{{ic\|ldd /usr/lib/libtorch.so}} を実行してみることで、どちらの問題が発生しているか確認することができます - 欠落している {{ic\|.so}} ファイルが無く、かつ同じ {{ic\|.so}} ファイルに複数のバージョンが存在しない必要があります。

	== GPGPU のアクセラレーションがあるソフトウェア ==		== GPGPU のアクセラレーションがあるソフトウェア ==
281行目:		299行目:
	* [[Hashcat]]		* [[Hashcat]]
	* [[LibreOffice]] Calc – 詳細は[https://help.libreoffice.org/Calc/OpenCL_Options こちら]。		* [[LibreOffice]] Calc – 詳細は[https://help.libreoffice.org/Calc/OpenCL_Options こちら]。
	* [[~~Mpv~~]] - [[~~Mpv~~#ハードウェアビデオアクセラレーション]] を参照。		* [[mpv]] - [[mpv#ハードウェアビデオアクセラレーション]] を参照。
	* {{Pkg\|clinfo}} – システム上で利用可能な OpenCL プラットフォーム及びデバイスの可能な (既知の) 全プロパティを検出。		* {{Pkg\|clinfo}} – システム上で利用可能な OpenCL プラットフォーム及びデバイスの可能な (既知の) 全プロパティを検出。
	* {{AUR\|cuda_memtest}} – GPU メモリテスト。その名前とは裏腹に、CUDA と OpenCL の両方をサポートしています。		* {{AUR\|cuda_memtest}} – GPU メモリテスト。その名前とは裏腹に、CUDA と OpenCL の両方をサポートしています。
305行目:		323行目:
	* [https://gitlab.com/illwieckz/i-love-compute 異なる GPU 用に利用可能な OpenCL フレームワークのリスト]		* [https://gitlab.com/illwieckz/i-love-compute 異なる GPU 用に利用可能な OpenCL フレームワークのリスト]

	{{TranslationStatus\|GPGPU\|~~2023~~-08-25\|~~786139~~}}		{{TranslationStatus\|GPGPU\|2024-01-18\|797156}}

AshMyzk: 同期

2023-08-25T03:49:22Z

同期

← 古い版		2023年8月25日 (金) 12:49時点における版
61行目:		61行目:
	==== AMD/ATI ====		==== AMD/ATI ====

		⚫	* {{Pkg\|lib32-opencl-clover-mesa}} または {{Pkg\|lib32-opencl-rusticl-mesa}}: AMD/ATI Radeon mesa ドライバの OpenCL サポート (32 ビット)
	{{Note\|Rusticl は {{pkg\|lib32-opencl-mesa}} に含まれていません。このパッケージは Clover 実装のみを提供します。}}
⚫	* {{Pkg\|lib32-opencl-mesa}}: AMD/TI Radeon mesa ドライバ用の OpenCL サポート (32ビット)

	==== NVIDIA ====		==== NVIDIA ====
117行目:		116行目:

	{{Accuracy\|マニュアルに書かれてあることと異なり、OCL_ICD_VENDORS は単一の icd ファイルを処理することができないようです。https://github.com/OCL-dev/ocl-icd/issues/7#issuecomment-1522941979 を参照してください。}}		{{Accuracy\|マニュアルに書かれてあることと異なり、OCL_ICD_VENDORS は単一の icd ファイルを処理することができないようです。https://github.com/OCL-dev/ocl-icd/issues/7#issuecomment-1522941979 を参照してください。}}

	{{Note\|現在、{{ic\|iris}} ドライバがサポートするのは Intel GPU のみです。{{ic\|radeonsi}} による AMD GPU のサポートはもうじき搭載されるはずです。他の GPU とドライバはそれより遅くなるでしょう。}}

	[https://docs.mesa3d.org/rusticl.html Rusticl] は、Rust で記述された新しい OpenCL 実装で、{{Pkg\|opencl-rusticl-mesa}} によって提供されています。環境変数 {{ic\|1=RUSTICL_ENABLE=''driver''}} ({{ic\|''driver''}} は Gallium ドライバ。{{ic\|radeonsi}} や {{ic\|iris}} など) を設定することで有効化できます。		[https://docs.mesa3d.org/rusticl.html Rusticl] は、Rust で記述された新しい OpenCL 実装で、{{Pkg\|opencl-rusticl-mesa}} によって提供されています。環境変数 {{ic\|1=RUSTICL_ENABLE=''driver''}} ({{ic\|''driver''}} は Gallium ドライバ。{{ic\|radeonsi}} や {{ic\|iris}} など) を設定することで有効化できます。
140行目:		137行目:
	== SYCL ==		== SYCL ==

			[[Wikipedia:SYCL]] によると:
	[[Wikipedia:SYCL\|SYCL]] は、Khronos Group によるオープンでロイヤルティフリーな標準で、OpenCL 1.2 に基づく C++ 用のシングルソースのヘテロジニアスプログラミングモデルを定義します。

			: SYCL は、様々なハードウェアアクセラレータにおいてプログラミングの生産性を向上させるための高レベルなプログラミングモデルです。純粋な C++17 をベースにした、単一ソースな組み込みドメイン固有言語 (eDSL) です。
	SYCL はランタイム部分と C++ デバイスコンパイラから構成されます。デバイスコンパイラはあらゆる種類のアクセラレータを対象とすることができます。ランタイムは OpenCL 実装が存在しない場合に CPU コードパスにフォールバックするために必要となります。

			: SYCL は、ロイヤリティフリーでクロスプラットフォームな抽象レイヤーです。完全に標準の C++ を使って様々な種類のプロセッサ向けに "単一ソース" なスタイルでコードを記述することのできる OpenCL からインスパイアされたコンセプト、移植性、そして効率性をベースに構築されています。SYCL により、C++ のテンプレート関数をホストとデバイスの両方のコードに含めて、ハードウェアアクセラレータを使用する複雑なアルゴリズムを構築し、それらの関数をソースコード全体で異なる種類のデータで再利用できる、単一ソース開発が可能になります。

			: SYCL 標準は、OpenCL ワーキンググループの高レベルプログラミングモデルサブグループとして始まり、元々は OpenCL と SPIR と合わせて使用するために開発されていましたが、2019年9月20日から SYCL は OpenCL ワーキンググループから独立した Khronos Group ワーキンググループとなり、SYCL 2020 から SYCL は他のシステムもターゲットとすることが可能なより一般的なヘテロジニアスなフレームワークに一般化されました。これは、既存のネイティブなライブラリを使用してプログラミングの労力を削減しながら最大のパフォーマンスを得るというような、任意のアクセラレーション API をターゲットとしつつターゲットの API との完全な相互運用性を可能とする汎用バックエンドというコンセプトにより可能になりました。例えば、Open SYCL 実装は AMD のクロスベンダー HIP を経由して ROCm と CUDA をターゲットとしています。

	=== 実装 ===		=== 実装 ===

	* {{AUR\|computecpp}}: Codeplay による SYCL 1.2.1 のプロプライエタリ実装。SPIR、SPIR-V、そして実験的な PTX (NVIDIA) をデバイスターゲットとして対象とすることができます。		* {{AUR\|computecpp}}: Codeplay による SYCL 1.2.1 のプロプライエタリ実装。SPIR、SPIR-V、そして実験的な PTX (NVIDIA) をデバイスターゲットとして対象とすることができます (2023年9月1日でサポート終了、Intel llvm 実装にマージされる予定です [https://codeplay.com/portal/news/2023/07/07/the-future-of-computecpp 情報])。
	* {{AUR\|trisycl-git}}: 主に Xilinx によって開発されているオープンソースの実装。		* {{AUR\|trisycl-git}}: 主に Xilinx によって開発されているオープンソースの実装。
	* {{AUR\|hipsycl-cuda-git}} と {{AUR\|hipsycl-rocm-git}}: OpenCL の代わりに AMD の HIP を使用するフリー実装。AMD と NVIDIA の GPU で動作可能。		* {{AUR\|hipsycl-cuda-git}} と {{AUR\|hipsycl-rocm-git}}: OpenCL の代わりに AMD の HIP を使用するフリー実装。AMD と NVIDIA の GPU で動作可能。
218行目:		219行目:
	* [[Ruby]]: [https://github.com/SciRuby/rbcuda rbcuda]		* [[Ruby]]: [https://github.com/SciRuby/rbcuda rbcuda]
	* [[Rust]]: [https://github.com/rust-cuda/cuda-sys cuda-sys] (bindings) や [https://github.com/bheisler/rustacuda RustaCUDA] (高レベルなラッパ)		* [[Rust]]: [https://github.com/rust-cuda/cuda-sys cuda-sys] (bindings) や [https://github.com/bheisler/rustacuda RustaCUDA] (高レベルなラッパ)

			=== 異なるバージョン間で切り替える ===

			[https://developer.nvidia.com/cuda-downloads CUDA Toolkit Archive] を開き、CUDA バージョンを選択し、"Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> (最も最新のバージョン) -> runfile (local)" の順でクリックしてインストールスクリプトを手に入れてください。

			スクリプトを取得 ({{ic\|wget}} コマンド) して実行するまでの手順が表示されます。それに従ってください。

			その CUDA バージョンは {{ic\|/usr/local/cuda-VERSION}} へインストールされます。{{ic\|/usr/local/cuda}} へのシンボリックリンクを作成してください: {{bc\|# ln -s /usr/local/cuda-VERSION /usr/local/cuda}}

			次に、CUDA フォルダをパスに追加します。{{ic\|~/.bashrc}} に以下を追加してください (訳注: もちろん、別のシェルを使用しているならば、別のファイルに追加してください。):

			{{hc\|~/.bashrc\|2=
			export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
			export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib:$PATH}}

			CUDA のバージョンを変更するには、先の手順で別のバージョンをインストールし、シンボリックリンクをそのバージョンに貼り替えてください: {{bc\|# ln -s /usr/local/cuda-ANOTHER-VERSION /usr/local/cuda}}

	== ROCm ==		== ROCm ==
288行目:		305行目:
	* [https://gitlab.com/illwieckz/i-love-compute 異なる GPU 用に利用可能な OpenCL フレームワークのリスト]		* [https://gitlab.com/illwieckz/i-love-compute 異なる GPU 用に利用可能な OpenCL フレームワークのリスト]

	{{TranslationStatus\|GPGPU\|2023-07-23\|~~783564~~}}		{{TranslationStatus\|GPGPU\|2023-08-25\|786139}}

AshMyzk: 同期

2023-07-23T14:48:19Z

同期

← 古い版		2023年7月23日 (日) 23:48時点における版
23行目:		23行目:
	==== AMD/ATI ====		==== AMD/ATI ====

	* {{Pkg\|opencl-mesa}}: clover と rusticl による mesa ドライバ用の OpenCL サポート		* {{Pkg\|opencl-clover-mesa}} または {{Pkg\|opencl-rusticl-mesa}}: clover と rusticl による mesa ドライバ用の OpenCL サポート
	* {{Pkg\|rocm-opencl-runtime}}: AMD の ROCm GPU コンピュートスタックの一部。GFX8 およびそれ以降のカード (Fiji, Polaris, Vega) を公式にサポートしており、Navi10 ベースのカードは非公式で部分的なサポートがあります。Vega より古いカードをサポートするには、ラインタイム変数 {{ic\|1=ROC_ENABLE_PRE_VEGA=1}} を設定する必要があります。これは、ubuntu の amdgpu-install に {{ic\|1=opencl=rocr}} を[https://amdgpu-install.readthedocs.io/en/latest/install-script.html#specifying-an-opencl-implementation 指定]したものに似てはいますが、全く異なるものです。このパッケージの rocm バージョンは ubuntu のインストーラバージョンとは異なるからです。		* {{Pkg\|rocm-opencl-runtime}}: AMD の ROCm GPU コンピュートスタックの一部。GFX8 およびそれ以降のカード (Fiji, Polaris, Vega) を公式にサポートしており、Navi10 ベースのカードは非公式で部分的なサポートがあります。Vega より古いカードをサポートするには、ラインタイム変数 {{ic\|1=ROC_ENABLE_PRE_VEGA=1}} を設定する必要があります。これは、ubuntu の amdgpu-install に {{ic\|1=opencl=rocr}} を[https://amdgpu-install.readthedocs.io/en/latest/install-script.html#specifying-an-opencl-implementation 指定]したものに似てはいますが、全く異なるものです。このパッケージの rocm バージョンは ubuntu のインストーラバージョンとは異なるからです。
	* {{AUR\|opencl-legacy-amdgpu-pro}}: AMD の ubuntu リリースから再パッケージングされたレガシーな Orca OpenCL。ubuntu の amdgpu-install に {{ic\|1=opencl=legacy}} を[https://amdgpu-install.readthedocs.io/en/latest/install-script.html#specifying-an-opencl-implementation 指定]することと等価です。		* {{AUR\|opencl-legacy-amdgpu-pro}}: AMD の ubuntu リリースから再パッケージングされたレガシーな Orca OpenCL。ubuntu の amdgpu-install に {{ic\|1=opencl=legacy}} を[https://amdgpu-install.readthedocs.io/en/latest/install-script.html#specifying-an-opencl-implementation 指定]することと等価です。
36行目:		36行目:

	* {{pkg\|intel-compute-runtime}}: またの名を Neo OpenCL ランタイム。第8世代 (Broadwell) 以降の Intel HD Graphics GPU 用のオープンソース実装です。		* {{pkg\|intel-compute-runtime}}: またの名を Neo OpenCL ランタイム。第8世代 (Broadwell) 以降の Intel HD Graphics GPU 用のオープンソース実装です。
	* {{Pkg\|opencl-mesa}}: clover と rusticl による mesa ドライバ用の OpenCL サポート		* {{Pkg\|opencl-clover-mesa}} または {{Pkg\|opencl-rusticl-mesa}}: clover と rusticl による mesa ドライバ用の OpenCL サポート
	* {{AUR\|beignet}}: 第7世代 (Ivy Bridge) 以降の Intel HD Graphics GPU 用のオープンソース実装。これは Intel によって非推奨となっており、NEO OpenCL ドライバが後継です。ただし、古いハードウェアプラットフォーム (例: Ivy Bridge、Haswell) においては推奨されるソリューションです。		* {{AUR\|beignet}}: 第7世代 (Ivy Bridge) 以降の Intel HD Graphics GPU 用のオープンソース実装。これは Intel によって非推奨となっており、NEO OpenCL ドライバが後継です。ただし、古いハードウェアプラットフォーム (例: Ivy Bridge、Haswell) においては推奨されるソリューションです。
	* {{AUR\|intel-opencl}}: 第7世代 (Ivy Bridge) 以降の Intel HD Graphics GPU のプロプライエタリな実装。これは Intel によって非推奨となっており、NEO OpenCL ドライバが後継です。ただし、古いハードウェアプラットフォーム (例: Ivy Bridge、Haswell) においては推奨されるソリューションです。		* {{AUR\|intel-opencl}}: 第7世代 (Ivy Bridge) 以降の Intel HD Graphics GPU のプロプライエタリな実装。これは Intel によって非推奨となっており、NEO OpenCL ドライバが後継です。ただし、古いハードウェアプラットフォーム (例: Ivy Bridge、Haswell) においては推奨されるソリューションです。
57行目:		57行目:

	{{Tip\|{{pkg\|clinfo}} ユーティリティは64ビットの OpenCL プラットフォームや存在するデバイス、ICD ローダプロパティをリストアップするためだけに使用できます。		{{Tip\|{{pkg\|clinfo}} ユーティリティは64ビットの OpenCL プラットフォームや存在するデバイス、ICD ローダプロパティをリストアップするためだけに使用できます。
	32ビットにおいては、clinfo を 32ビット向けにコンパイルするか、archlinux32 プロジェクトの32ビット版 [https://www.archlinux32.org/packages/i686/~~community~~/clinfo/ clinfo] を使う必要があります。}}		32ビットにおいては、clinfo を 32ビット向けにコンパイルするか、archlinux32 プロジェクトの32ビット版 [https://www.archlinux32.org/packages/i686/extra/clinfo/ clinfo] を使う必要があります。}}

	==== AMD/ATI ====		==== AMD/ATI ====
109行目:		109行目:

	システムで利用可能な OpenCL プラットフォームとデバイスの利用可能な (既知の) 全プロパティを調べるには、{{pkg\|clinfo}} を[[インストール]]してください。		システムで利用可能な OpenCL プラットフォームとデバイスの利用可能な (既知の) 全プロパティを調べるには、{{pkg\|clinfo}} を[[インストール]]してください。

			{{AUR\|ocl-icd-choose}} を使えば、アプリケーションに参照させる実装を指定することができます。例えば:

			$ ocl-icd-choose amdocl64.icd:mesa.icd davinci-resolve-checker

	==== Rusticl ====		==== Rusticl ====
116行目:		120行目:
	{{Note\|現在、{{ic\|iris}} ドライバがサポートするのは Intel GPU のみです。{{ic\|radeonsi}} による AMD GPU のサポートはもうじき搭載されるはずです。他の GPU とドライバはそれより遅くなるでしょう。}}		{{Note\|現在、{{ic\|iris}} ドライバがサポートするのは Intel GPU のみです。{{ic\|radeonsi}} による AMD GPU のサポートはもうじき搭載されるはずです。他の GPU とドライバはそれより遅くなるでしょう。}}

	[https://docs.mesa3d.org/rusticl.html Rusticl] は、Rust で記述された新しい OpenCL 実装で、{{~~pkg~~\|opencl-mesa}} によって提供されています。環境変数 {{ic\|1=RUSTICL_ENABLE=''driver''}} ({{ic\|''driver''}} は Gallium ドライバ。{{ic\|radeonsi}} や {{ic\|iris}} など) を設定することで有効化できます。		[https://docs.mesa3d.org/rusticl.html Rusticl] は、Rust で記述された新しい OpenCL 実装で、{{Pkg\|opencl-rusticl-mesa}} によって提供されています。環境変数 {{ic\|1=RUSTICL_ENABLE=''driver''}} ({{ic\|''driver''}} は Gallium ドライバ。{{ic\|radeonsi}} や {{ic\|iris}} など) を設定することで有効化できます。

	任意で、OpenCL アプリケーションが Rusticl を検出しない場合、以下の環境変数を使用してください:		任意で、OpenCL アプリケーションが Rusticl を検出しない場合、以下の環境変数を使用してください:
217行目:		221行目:
	== ROCm ==		== ROCm ==

	[https://rocm~~-documentation~~.~~readthedocs~~.io/en/latest/~~index.html~~ ROCm] (Radeon Open Compute) は、AMD のオープンソースな並列計算アーキテクチャ及びフレームワークです。これは AMD GPU を必要としますが、一部の ROCm ツールはハードウェアに依存しません。詳細は [https://github.com/rocm-arch/rocm-arch Arch Linux リポジトリ用の ROCm] を見てください。		[https://rocm.docs.amd.com/en/latest/ ROCm] (Radeon Open Compute) は、AMD のオープンソースな並列計算アーキテクチャ及びフレームワークです。これは AMD GPU を必要としますが、一部の ROCm ツールはハードウェアに依存しません。詳細は [https://github.com/rocm-arch/rocm-arch Arch Linux リポジトリ用の ROCm] を見てください。

	* {{Pkg\|rocm-hip-sdk}}: HIP と AMD プラットフォーム用のライブラリを使用するアプリケーションの開発。		* {{Pkg\|rocm-hip-sdk}}: HIP と AMD プラットフォーム用のライブラリを使用するアプリケーションの開発。
224行目:		228行目:
	=== HIP ===		=== HIP ===

	[https://~~rocmdocs~~.amd.com/en/latest/~~Programming_Guides/HIP_API_Guide.html~~ Heterogeneous Interface for Portability (HIP)] は、GPU ハードウェア上で高パフォーマンスなカーネルを設計するための、AMD の専用 GPU プログラミング環境です。HIP は、異なるプラットフォーム上でポータブルなアプリケーションを作成できるようにする C++ ランタイム API 及びプログラミング言語です。		[https://rocm.docs.amd.com/projects/HIP/en/latest/ Heterogeneous Interface for Portability (HIP)] は、GPU ハードウェア上で高パフォーマンスなカーネルを設計するための、AMD の専用 GPU プログラミング環境です。HIP は、異なるプラットフォーム上でポータブルなアプリケーションを作成できるようにする C++ ランタイム API 及びプログラミング言語です。

	* {{Pkg\|rocm-hip-runtime}}: ベースランタイム。AMD プラットフォーム上で HIP アプリケーションを実行するためのパッケージ群。		* {{Pkg\|rocm-hip-runtime}}: ベースランタイム。AMD プラットフォーム上で HIP アプリケーションを実行するためのパッケージ群。
	* {{Pkg\|hip-runtime-amd}}: ROCm における AMDGPU 用の Heterogeneous Interface。Polaris アーキテクチャ (RX 500 シリーズ) から AMD の最新 RDNA 2 アーキテクチャ (RX 6000 シリーズ) までの GPU をサポートします。		* {{Pkg\|hip-runtime-amd}}: ROCm における AMDGPU 用の Heterogeneous Interface。Polaris アーキテクチャ (RX 500 シリーズ) から AMD の最新 RDNA 2 アーキテクチャ (RX 6000 シリーズ) までの GPU をサポートします。
			* {{Pkg\|miopen-hip}}: HIP バックエンドを用いる、AMD のオープンソースのディープラーニングライブラリ。
	* {{Pkg\|miopen-hip}}: 起動時の遅延を軽減するための[https://github.com/ROCmSoftwarePlatform/MIOpen/blob/develop/doc/src/cache.md#installing-pre-compiled-kernels コンパイル済み GPU カーネル]
	* {{AUR\|hip-runtime-nvidia}}: ROCm における NVIDIA GPU 用 Heterogeneous Interface。		* {{AUR\|hip-runtime-nvidia}}: ROCm における NVIDIA GPU 用 Heterogeneous Interface。

284行目:		288行目:
	* [https://gitlab.com/illwieckz/i-love-compute 異なる GPU 用に利用可能な OpenCL フレームワークのリスト]		* [https://gitlab.com/illwieckz/i-love-compute 異なる GPU 用に利用可能な OpenCL フレームワークのリスト]

	{{TranslationStatus\|GPGPU\|2023-04-27\|~~776398~~}}		{{TranslationStatus\|GPGPU\|2023-07-23\|783564}}

AshMyzk: /* 開発 */ 同期

2023-06-05T06:16:14Z

開発: 同期

← 古い版		2023年6月5日 (月) 15:16時点における版
100行目:		100行目:
	* {{AUR\|intel-opencl-sdk}}: [https://software.intel.com/en-us/articles/opencl-sdk/ Intel OpenCL SDK] (古いバージョン。新しい OpenCL SDK は INDE と Intel Media Server Studio に含まれています)		* {{AUR\|intel-opencl-sdk}}: [https://software.intel.com/en-us/articles/opencl-sdk/ Intel OpenCL SDK] (古いバージョン。新しい OpenCL SDK は INDE と Intel Media Server Studio に含まれています)
	* {{AUR\|amdapp-sdk}}: このパッケージにより {{ic\|/opt/AMDAPP}} と SDK ファイルの一部がインストールされ、一定数のコードサンプル ({{ic\|/opt/AMDAPP/SDK/samples/}}) も含まれています。また、システム内に存在する OpenCL プラットフォームとデバイスをリストアップし、それらに関する詳細な情報を表示する {{ic\|clinfo}} ユーティリティも提供します。SDK 自体に CPU OpenCL ドライバが含まれているため、OpenCL を CPU デバイス上で実行するための追加のドライバは必要ありません (CPU のベンダを問わず)。		* {{AUR\|amdapp-sdk}}: このパッケージにより {{ic\|/opt/AMDAPP}} と SDK ファイルの一部がインストールされ、一定数のコードサンプル ({{ic\|/opt/AMDAPP/SDK/samples/}}) も含まれています。また、システム内に存在する OpenCL プラットフォームとデバイスをリストアップし、それらに関する詳細な情報を表示する {{ic\|clinfo}} ユーティリティも提供します。SDK 自体に CPU OpenCL ドライバが含まれているため、OpenCL を CPU デバイス上で実行するための追加のドライバは必要ありません (CPU のベンダを問わず)。
	* {{Pkg\|cuda}}: OpenCL 1.1 のサポートを含む Nvidia の GPU SDK。		* {{Pkg\|cuda}}: OpenCL 3.0 のサポートを含む Nvidia の GPU SDK。

	=== 実装 ===		=== 実装 ===

← 古い版		2025年6月27日 (金) 14:03時点における版
151行目:		151行目:
	* {{AUR\|computecpp}}: Codeplay による SYCL 1.2.1 のプロプライエタリ実装。SPIR、SPIR-V、そして実験的な PTX (NVIDIA) をデバイスターゲットとして対象とすることができます (2023年9月1日でサポート終了、Intel llvm 実装にマージされる予定です [https://codeplay.com/portal/news/2023/07/07/the-future-of-computecpp 情報])。		* {{AUR\|computecpp}}: Codeplay による SYCL 1.2.1 のプロプライエタリ実装。SPIR、SPIR-V、そして実験的な PTX (NVIDIA) をデバイスターゲットとして対象とすることができます (2023年9月1日でサポート終了、Intel llvm 実装にマージされる予定です [https://codeplay.com/portal/news/2023/07/07/the-future-of-computecpp 情報])。
	* {{AUR\|trisycl-git}}: 主に Xilinx によって開発されているオープンソースの実装。		* {{AUR\|trisycl-git}}: 主に Xilinx によって開発されているオープンソースの実装。
	* {{AUR\|hipsycl-cuda-git}} と {{AUR\|hipsycl-rocm-git}}: [https://github.com/AdaptiveCpp/AdaptiveCpp AdaptiveCpp]は、AMDのhipSYCLから改名された、すべてのベンダーのCPUとGPU向けのSYCLとC++標準並列処理の実装です。		* {{AUR\|hipsycl-cuda-git}} と {{AUR\|hipsycl-rocm-git}}{{Broken package link\|package not found}}: [https://github.com/AdaptiveCpp/AdaptiveCpp AdaptiveCpp]は、AMDのhipSYCLから改名された、すべてのベンダーのCPUとGPU向けのSYCLとC++標準並列処理の実装です。
	* {{Pkg\|intel-oneapi-dpcpp-cpp}}: Intel の Data Parallel C++: SYCL の oneAPI 実装。		* {{Pkg\|intel-oneapi-dpcpp-cpp}}: Intel の Data Parallel C++: SYCL の oneAPI 実装。

306行目:		306行目:
	* [https://gitlab.com/illwieckz/i-love-compute 異なる GPU 用に利用可能な OpenCL フレームワークのリスト]		* [https://gitlab.com/illwieckz/i-love-compute 異なる GPU 用に利用可能な OpenCL フレームワークのリスト]

	{{TranslationStatus\|GPGPU\|2025-06-05\|~~834566~~}}		{{TranslationStatus\|GPGPU\|2025-06-05\|837001}}