Introduction détaillée à cuda

L'éditeur suivant vous proposera un article sur la façon d'utiliser Python pour écrire des programmes CUDA. L'éditeur pense que c'est plutôt bien, alors je vais le partager avec vous maintenant et le donner comme référence. Suivons l'éditeur et jetons un coup d'œil. Il existe deux façons d'écrire des programmes CUDA en Python : * Numba * PyCUDAnumbapro n'est plus recommandé. Les fonctions ont été divisées et intégrées respectivement dans Acceler et Numba. Exemple numbaNumba optimise le code Python via le mécanisme de compilation juste à temps (JIT) Numba peut être optimisé pour l'environnement matériel local, prend en charge l'optimisation du CPU et du GPU et peut être intégré à Numpy afin que le code Python puisse s'exécuter sur le GPU. , simplement en ajoutant la marque d'instruction appropriée au-dessus de la fonction, comme indiqué ci-dessous : importer numpy as np à partir de timeit, importer default_timer comme minuterie de 

1. Une introduction détaillée à la façon d'écrire des programmes CUDA en utilisant Python

Introduction : L'éditeur ci-dessous vous proposera un article sur la façon d'utiliser Python pour écrire des programmes CUDA. L'éditeur pense que c'est plutôt bien, alors je vais le partager avec vous maintenant et le donner comme référence. Suivons l'éditeur pour y jeter un œil

2 Une application de la table de compression MySQL

Introduction : 1 . Définissez le paramètre du serveur innodb_file_per_table=ONinnodb_file_format=Barracuda 2. Créez une table ou modifiez le paramètre de table alter table sod_song_log_2014

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

Introduction : C'est la première fois que j'écris un blog technique de manière aussi formelle. Premièrement, je veux mettre en pratique ma capacité à rédiger des résumés. c'est parce que je lis beaucoup de messages techniques mais que je ne contribue jamais. 1. Préparation 1. Tout d'abord, l'environnement d'exécution est Ubuntu14.04, donc cet article suppose que tout le monde a installé Ubuntu14.04. , cuda est une architecture de programmation conçue par nvidia pour son propre GPU, donc

4 Distribution et partage de données OpenMP et MPICH2 lors du cluster computing

Introduction : Pour l'informatique en cluster, utiliser MPICH2 pour connecter et contrôler chaque nœud, et utiliser OpenMP pour paralléliser entièrement le processeur et chaque cœur de processeur au sein du nœud est une solution relativement peu coûteuse et infaillible. (L'informatique hétérogène devrait nécessiter la participation d'OpenCL ou de CUDA, mais je ne l'ai jamais fait). MPI (CH2) est une technologie de parallélisation appliquée aux installations informatiques distribuées, et OpenMP lui correspond

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!