他在博客(https://devblogs.nvidia.com/gpu-computing-julia-programming-language/)中作了进一步解释。CLArrays 方法有点不同,它直接从Julia生成 OpenCL C 代码,代码性能与 OpenCL C 相同! 为了更好地了解性能并与多线程 CPU 代码进行比对,我整理了一些基准:https://github.com/JuliaGPU/GPUBenchmarks.jl/blo...
Usage questions can be posted on theJulia Discourse forumunder the GPU domain and/or in the #gpu channel of theJulia Slack. Contributions are very welcome, as are feature requests and suggestions. Please open anissueif you encounter any problems. ...
作为内核中堆分配数组的替代方法，你可以使用GPUArrays。GPUArray构造函数将创建GPU缓冲区并将数据传输到VRAM。如果调用Array(gpu_array)，数组将被转移回RAM，表示为普通的Julia数组。这些GPU数组的Julia句柄由Julia的GC跟踪，如果它不再使用，GPU内存将被释放。因此，只能在设备上使用堆栈分配，并且对其余的预先分配的G...
他在博客(https://devblogs.nvidia.com/gpu-computing-julia-programming-language/)中作了进一步解释。CLArrays 方法有点不同,它直接从 Julia 生成 OpenCL C 代码,代码性能与 OpenCL C 相同! 为了更好地了解性能并与多线程 CPU 代码进行比对,我整理了一些基准:https://github.com/JuliaGPU/GPUBenchmarks.jl/...
- GPU加速的Julia代码在64个进程上几乎与MPI并行化代码表现相同。 - 并行化的Julia-MPI性能与Fortran-MPI在低处理器数量时相当,在更高的处理器数量时有所不同。 - Julia的开发对于原型设计来说快速方便,但需要进一步投资和专业知识才能与编译代码竞争。 - 提供了关于在HPC系统上优化Julia代码的建议。 - Julia旨在...
用一个简单的交互式代码示例来快速说明:为了计算 julia 集合(曼德勃罗集合),我们必须要将计算转移到 GPU 上。 using CuArrays, FileIO, Colors, GPUArrays, BenchmarkTools using CuArrays: CuArray """ The function calculating the Julia set """
基于CUDAnative.jl的Native GPU Programming CUDAnative.jl包添加了原生GPU编程能力的Julia编程语言。与CUDAdrv.jl 或CUDArt.jl 包一起使用时,要分别与CUDA驱动程序和运行时库进行连接,之后就可以在Julia中进行低级别CUDA开发,而无需外部语言或编译器。下面的程序是演示如何计算两个向量的和: ...
基于CUDAnative.jl的Native GPU Programming CUDAnative.jl包添加了原生GPU编程能力的Julia编程语言。与CUDAdrv.jl 或CUDArt.jl 包一起使用时,要分别与CUDA驱动程序和运行时库进行连接,之后就可以在Julia中进行低级别CUDA开发,而无需外部语言或编译器。下面的程序是演示如何计算两个向量的和: ...
基于CUDAnative.jl的Native GPU Programming CUDAnative.jl包添加了原生GPU编程能力的Julia编程语言。与CUDAdrv.jl 或CUDArt.jl 包一起使用时,要分别与CUDA驱动程序和运行时库进行连接,之后就可以在Julia中进行低级别CUDA开发,而无需外部语言或编译器。下面的程序是演示如何计算两个向量的和: ...
020-【MIT 18.337J/6.338J】【并行计算和机器学习】【GPU Programming in Julia】, 视频播放量 1718、弹幕量 0、点赞数 45、投硬币枚数 9、收藏人数 155、转发人数 5, 视频作者 alexphil, 作者简介 大家有什么想看的名校课程可以去我主页置顶帖留言,相关视频:009-【CMU15-