CUDA, OpenCL 및 포틀랜드 그룹이 제공하는 GPU 옵션은 흥미 롭습니다. 결과는 심각합니다 (일부 그룹의 경우 125-times speedup). GPGPU 도구의 다음 물결이 과학 컴퓨팅 세계를 지배 할 태세 인 것처럼 들립니다. 그러나 GLSL과 Cg가 발표되었을 때 나는 같은 과장을 회상합니다. GLSL과 Cg는 무엇이 었습니까? 지원이 중단
CUDA와 같은 CPU 이니셔티브로서의 GPU의 미래는 무엇이라고 생각하십니까? 그들이 주류가되어 업계에서 다음에 채택 된 유행이 될 것이라고 생각하십니까? 애플은 GPU를 사용하여 CPU 작업을 수행하는 새로운 프레임 워크를 구축하고 있으며 과학 분야의 Nvidias CUDA 프로젝트에서 많은 성공을 거두었습니다. 학생들이이 분야에 시간을 할애 할 것을
nVidia는 개발자가 대규모 병렬 아키텍처 및 벡터화 작업을 활용하여 그래픽 카드를 활용할 수 있도록하는 CUDA API를 출시했습니다. PyCUDA와 같은 라이브러리는 스크립팅 언어 개발자가 선택한 코드를 GPU로 보낼 수 있도록 만들어졌습니다. 그리고 Erlang과 같이 강력한 형식의 동시성 친화적 인 언어를 기반으로 Parrot과 같은 다국어 가상
이 article은 C#에서 + 연산자가 정의 된 임의의 값 형식을 추가 할 수있는 방법을 설명합니다. 본질적으로 다음과 같은 코드를 할 수 있습니다 : public T Add(T val1, T val2)
{
return val1 + val2;
}
거기에 T 유형이 '+'연산자에 대한 정의가된다는 보장은 없지만, 효과는 다음과 같은 코드로
CUDA 응용 프로그램은 실패하고 종료되기 전에 5 ~ 15 초 정도의 거친 최대 실행 시간이있는 경향이 있습니다. CUDA 응용 프로그램을 오랫동안 실행하지 않는 것이 이상적이라는 것을 알지만 CUDA를 사용하는 올바른 선택이며 스레드 당 순차 작업의 양 때문에 오래 실행해야합니다.이 시간을 연장 할 수있는 방법이 있습니까? 그걸 피하기 위해?
CUDA 응용 프로그램을 작성하는 경우, 다음 중 하나를 수행 할 수 있습니다이 이미지에 그림과 같이 드라이버 수준에서 또는 런타임 수준에서 작업 (라이브러리는 고급 수학에 대한 CUFFT 및 CUBLAS 있습니다) : 저급 API의 성능이 향상되지만 코드 복잡성이 증가한다는 단점이 있습니다. 구체적인 차이점은 무엇이며 높은 수준의 API로 수행 할 수없는
은 내가 특별한 플래그없이 cubin 파일로 컴파일 있어요 CUDA 커널을 괴롭히는 : nvcc text.cu -cubin
이 메시지와 함께하지만 그것은, 컴파일 : 권고 : 말할 수 없다 어떤 포인터가 가리키고, 전역 메모리 공간이 있다고 가정하십시오. 그리고 임시 cpp 파일의 라인에 대한 참조. 나는 나에게 이해가되지 않는 겉으로보기에 임의의 코드