Detaillierte Einführung in Cuda

Der folgende Editor bringt Ihnen einen Artikel darüber, wie Sie Python zum Schreiben von CUDA-Programmen verwenden. Der Herausgeber findet es ziemlich gut, deshalb werde ich es jetzt mit Ihnen teilen und es allen als Referenz geben. Folgen wir dem Editor und werfen einen Blick darauf. Es gibt zwei Möglichkeiten, CUDA-Programme in Python zu schreiben: * Numba * PyCUDAnumbapro wird nicht mehr empfohlen. Die Funktionen wurden aufgeteilt und in Accelerate bzw. Numba integriert. Beispiel: numbaNumba optimiert Python-Code durch den Just-in-Time-Kompilierungsmechanismus (JIT). Numba kann für die lokale Hardwareumgebung optimiert werden, unterstützt sowohl CPU- als auch GPU-Optimierung und kann in Numpy integriert werden, sodass Python-Code auf der GPU ausgeführt werden kann Fügen Sie einfach die entsprechenden Anweisungsmarkierungen über der Funktion hinzu, wie unten gezeigt: Importieren Sie Numpy als NP Von timeit importieren Sie default_timer als Timer von 

1. Eine detaillierte Einführung in das Schreiben von CUDA-Programmen mit Python

Einführung: Der folgende Editor bringt Ihnen einen Artikel darüber, wie Sie Python zum Schreiben von CUDA-Programmen verwenden. Der Herausgeber findet es ziemlich gut, deshalb werde ich es jetzt mit Ihnen teilen und es allen als Referenz geben. Folgen wir dem Editor, um einen Blick darauf zu werfen

2 Eine Anwendung der MySQL-Komprimierungstabelle

Einführung: 1 . Legen Sie den Serverparameter innodb_file_per_table=ONinnodb_file_format=Barracuda fest. 2. Erstellen Sie eine Tabelle oder ändern Sie den Tabellenparameter alter table sod_song_log_2014

3. ubuntu14.04+cuda6.5+opencv2.4.9 +cuda

Einleitung: Dies ist das erste Mal, dass ich einen technischen Blog auf so formelle Weise schreibe. Zweitens möchte ich meine Fähigkeit üben, Zusammenfassungen zu schreiben liegt daran, dass ich viele technische Beiträge lese, mich aber nie schäme. 1. Erstens ist die Betriebsumgebung Ubuntu14.04, daher wird in diesem Artikel davon ausgegangen, dass jeder Ubuntu14.04 installiert hat , cuda ist eine von NVIDIA für die eigene GPU entwickelte Programmierarchitektur, also

4 OpenMP- und MPICH2-Datenverteilung und -freigabe während des Cluster-Computings

Einführung: Für Cluster-Computing ist die Verwendung von MPICH2 zur Verbindung und Steuerung jedes Knotens und die Verwendung von OpenMP zur vollständigen Parallelisierung der CPU und jedes CPU-Kerns innerhalb des Knotens eine relativ kostengünstige und narrensichere Lösung. (Es wird erwartet, dass heterogenes Rechnen die Teilnahme von OpenCL oder CUDA erfordert, aber ich habe das noch nie gemacht.) MPI (CH2) ist eine Parallelisierungstechnologie, die auf verteilte Computereinrichtungen angewendet wird, und OpenMP entspricht ihr

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Einführung in Cuda. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!