cuda에 대한 자세한 소개

다음 편집기는 Python을 사용하여 CUDA 프로그램을 작성하는 방법에 대한 기사를 제공합니다. 에디터가 꽤 좋다고 생각해서 지금 공유해서 참고용으로 올려보겠습니다. 편집기를 따라 살펴보겠습니다. Python에서 CUDA 프로그램을 작성하는 방법에는 두 가지가 있습니다. * Numba * PyCUDAnumbapro는 더 이상 각각 Accelerator와 Numba로 분할 및 통합되었습니다. 예제 numbaNumba는 JIT(Just-In-Time 컴파일 메커니즘)를 통해 Python 코드를 최적화합니다. Numba는 로컬 하드웨어 환경에 맞게 최적화될 수 있고 CPU 및 GPU 최적화를 모두 지원하며 Python 코드가 GPU에서 실행될 수 있도록 Numpy와 통합될 수 있습니다. , 아래와 같이 함수 위에 관련 명령 표시를 추가하면 됩니다. import numpy as np timeit에서 default_timer를 타이머로 가져옵니다. from 

1. Python을 사용하여 CUDA 프로그램을 작성하는 방법에 대한 자세한 소개

소개: 아래 편집기에서는 Python을 사용하여 CUDA 프로그램을 작성하는 방법에 대한 기사를 제공합니다. 에디터가 꽤 좋다고 생각해서 지금 공유해서 참고용으로 올려보겠습니다. 에디터를 따라가며 함께 살펴볼까요

2. MySQL 압축 테이블의 응용

소개: 1. 서버 매개변수 설정 innodb_file_per_table=ONinnodb_file_format=Barracuda 2. 테이블 생성 또는 테이블 매개변수 수정 alter table sod_song_log_2014

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

소개: 이렇게 형식적인 방식으로 기술 블로그를 작성하는 것은 처음입니다. 기술 관련 게시물을 많이 읽었지만 직접 작성한 적은 없습니다. 1. 준비 1. 먼저 실행 환경은 ubuntu14.04이므로 이 기사에서는 모든 사람이 ubuntu14.04를 설치했다고 가정합니다. 또한, nvidia 회사는 프로그래밍 아키텍처입니다.

4. 클러스터 컴퓨팅 중 데이터 배포 및 공유를 위한 OpenMP 및 MPICH2

소개: 클러스터 컴퓨팅의 경우 MPICH2를 사용하여 각 노드를 연결 및 제어하고 OpenMP를 사용하여 완전 병렬화 노드 내의 CPU와 각 CPU 코어는 상대적으로 저렴하고 완벽한 솔루션입니다. (이기종 컴퓨팅에는 OpenCL이나 CUDA의 참여가 필요할 것으로 예상되는데, 한번도 해본 적이 없습니다.) MPI(CH2)는 분산 컴퓨팅 시설에 적용되는 병렬화 기술로, OpenMP가 이에 해당합니다

위 내용은 cuda에 대한 자세한 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!