هذا هو تطبيق ويندوز المسمى CUDA.jl، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه بصيغة v5.8.2sourcecode.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى CUDA.jl عبر الإنترنت باستخدام OnWorks مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
CUDA.jl
الوصف
برمجة وحدات معالجة الرسومات (GPU) عالية الأداء بلغة برمجة عالية المستوى. JuliaGPU هي مؤسسة تابعة لـ GitHub، أُنشئت لتوحيد حزم برمجة وحدات معالجة الرسومات (GPU) المتعددة في Julia. بفضل تركيبها النحوي عالي المستوى ومُجمِّعها المرن، تتمتع Julia بمكانة ممتازة لبرمجة مُسرِّعات الأجهزة، مثل وحدات معالجة الرسومات، بكفاءة عالية دون التضحية بالأداء. يتطلب أحدث إصدار تطويري من CUDA.jl الإصدار Julia 1.8 أو أعلى. إذا كنت تستخدم إصدارًا أقدم من Julia، فعليك استخدام إصدار سابق من CUDA.jl. سيحدث هذا تلقائيًا عند تثبيت الحزمة باستخدام مدير حزم Julia.
شرح المميزات:
- سيكون CUDA.jl v4.4 هو الإصدار الأخير الذي يدعم CUDA 11.0-11.3 (تم إيقافه في v5.0)
- يتميز CUDA.jl بتجريد مصفوفة سهل الاستخدام، مما يجعل العمل مع وحدات معالجة الرسومات NVIDIA CUDA أسهل باستخدام لغة برمجة Julia
- توفر الحزمة مُجمِّعًا لكتابة نوى CUDA في Julia، مما يُمكِّن المطورين من كتابة كود خاص بوحدة معالجة الرسومات (GPU) داخل بيئة Julia
- يوفر CUDA.jl غلافات لمكتبات CUDA المختلفة، مما يبسط تكامل وظائف CUDA الحالية في تطبيقات Julia
- يتطلب أحدث إصدار تطويري من CUDA.jl نظام التشغيل Julia 1.8 أو أعلى، مما يضمن التوافق مع أحدث إصدارات لغة برمجة Julia
- لاستخدام CUDA.jl، يلزم وجود وحدة معالجة رسومية (GPU) متوافقة مع CUDA مع قدرة حوسبة 3.5 (Kepler) أو أعلى، بالإضافة إلى برنامج تشغيل NVIDIA يدعم CUDA 11.0 أو أحدث
لغة البرمجة
جوليا
التصنيفات
هذا تطبيق يُمكن تنزيله أيضًا من https://sourceforge.net/projects/cuda-jl.mirror/. وقد استُضيف في OnWorks لتشغيله عبر الإنترنت بسهولة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
