用 CMake 编译 cuda 还是比较简单的虽然也踩了不少坑。 build.sh cmake -DCMAKE_CUDA_SEPARABLE_COMPILATION=ON -DCUDAToolkit_ROOT=/usr/local/cuda -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=61 -S ./ -B ./build cmake --build ./build 这里需要打开 CMAKE_CUDA_SEPARABLE_COMPILATION 开关,指定 cuda 工具链的...
Numba 是一个 Python 编译器，可以淘汰 C++。然而，从理论上来说，Numba 并没有超越 C++，因为二者使用的是同一个后端。Numba 的 GPU 编程使用了 CUDA，CPU 编程使用了 LLVM。实际上，由于它不需要针对每种新的架构提前重建，因此能够更好地适应每种新硬件及其潜在的优化。当然，如果 Numba 能像 Spiral 那样具...
patternLength*sizeof(char));cudaMalloc((void**)&d_result,textLength*sizeof(int));...
Numba是一个Python编译器，可以淘汰C++。然而，从理论上来说，Numba并没有超越C++，因为二者使用的是同一个后端。Numba的GPU编程使用了CUDA，CPU编程使用了LLVM。实际上，由于它不需要针对每种新的架构提前重建，因此能够更好地适应每种新硬件及其潜在的优化。当然，如果Numba能像Spiral那样具有显著的性能优势会更好。...
Numba 是一个 Python 编译器,可以淘汰 C++。然而,从理论上来说,Numba 并没有超越 C++,因为二者使用的是同一个后端。Numba 的 GPU 编程使用了 CUDA,CPU 编程使用了 LLVM。实际上,由于它不需要针对每种新的架构提前重建,因此能够更好地适应每种新硬件及其潜在的优化。
本文通过用 Rust 来实现基于CUDA的多元线性回归,作为使用 Rust 进行数据科学实践的案例。 数据科学,计算机科学的一个分支,致力于从数据中提取有价值的洞见。无论是分析趋势、进行预测还是揭示隐藏的模式,数据科学家都依赖于强大的工具包来应对这一复杂的领域。尽管Python和R长期以来一直是数据科学任务的首选语言,但一个...
NdArray 是一个纯粹的 Rust 解决方案,Tch 是一个易于访问 CUDA 和 cuDNN 优化的操作,ADBackendDecorator 使任何后端都可以区分。Burn 现在正在重构内部的后端 API,使其尽可能容易插入新的 API。 2023 年 burn 又支持了新的 GPU 后端,利用 wgpu 自动支持 Vulkan、OpenGL、Metal、Direct X11/12 和 WebGPU。 Rust...
use std::sync::{Arc, Mutex}; use std::thread; fn main() { // 使用 Arc 和 Mutex ...
Rust 语言更新改进是全方位的,包括六个主要方面:语言、编译器、库(core/std)、稳定 API ,Rustdoc、Cargo 、兼容性变化以及不影响稳定接口的内部改进。我们可以按 Rust 设计原则来对这些更新进行归类,当然,这里不会把每一条更新都列出来,但会归纳一个整体趋势。可靠性提升...
Generates highly optimized PTX code which can be loaded by the CUDA Driver API to execute on the GPU. For the near future it will be CUDA-only, but it may be used to target amdgpu in the future. cuda_stdfor GPU-side functions and utilities, such as thread index queries, memory alloca...