keisukeniimiinsightedgejp https://blog.hatena.ne.jp/keisukeniimiinsightedgejp/ Insight Edge Tech Blog https://techblog.insightedge.jp/ 数値計算 NVIDIA こんにちは、Insight Edgeでデータサイエンティストをしている新見です。 cuTile Pythonとは 背景 特徴 従来のCUDA（SIMT）との違い 文法 TileGymで行列積ベンチマーク 倍精度行列積エミュレーション Ozaki Schemeについて 分解(Split) 行列積の計算 素朴な実装と初回結果 最適化 Fast Mode（GEMMの削減） Fused Split Kernel（分割の融合） 最適化後の結果 dによる精度/速度トレードオフ まとめ 参考文献 今回はNVIDIAが発表したばかりの「cuTile Python」を試してみました。普段は、GPUカーネルを業務… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftechblog.insightedge.jp%2Fentry%2Ftry-cutile" title="cuTile Pythonで始めるGPUプログラミング &amp; 倍精度行列積(DGEMM)エミュレーションを実装してみた。 - Insight Edge Tech Blog" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/i/insightedge/20260217/20260217093009.png Hatena Blog https://hatena.blog 2026-02-17 09:30:00 rich https://techblog.insightedge.jp/entry/try-cutile 1.0 100%