Dies ist die Windows-App namens CUTLASS, deren neueste Version als CUTLASS3.2.1.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online im kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens CUTLASS mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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CUTLASS
BESCHREIBUNG
CUTLASS ist eine Sammlung von CUDA-C++-Vorlagenabstraktionen zur Implementierung von Hochleistungs-Matrix-Multiplikation (GEMM) und zugehörigen Berechnungen auf allen Ebenen und Maßstäben innerhalb von CUDA. Es enthält Strategien für die hierarchische Dekomposition und Datenbewegung, ähnlich denen, die zur Implementierung von cuBLAS und cuDNN verwendet werden. CUTLASS zerlegt diese "beweglichen Teile" in wiederverwendbare, modulare Softwarekomponenten, die durch C++-Template-Klassen abstrahiert werden. Diese threadweiten, warpweiten, blockweiten und geräteweiten Primitive können über benutzerdefinierte Kachelgrößen, Datentypen und andere algorithmische Richtlinien spezialisiert und abgestimmt werden. Die daraus resultierende Flexibilität vereinfacht ihre Verwendung als Bausteine innerhalb benutzerdefinierter Kernel und Anwendungen. Um eine Vielzahl von Anwendungen zu unterstützen, bietet CUTLASS umfangreiche Unterstützung für Berechnungen mit gemischter Genauigkeit und bietet spezialisierte Datenbewegungs- und Multiplikations-Akkumulations-Abstraktionen für Gleitkommazahlen mit halber Genauigkeit (FP16), BFloat16 (BF16), Tensor Float 32 (TF32), usw.
Eigenschaften
- CUTLASS implementiert eine leistungsstarke Faltung über den impliziten GEMM-Algorithmus
- Implizites GEMM ist die Formulierung einer Faltungsoperation als GEMM, wodurch die Vorteile der modularen GEMM-Pipeline von CUTLASS genutzt werden
- Erstellen Sie Faltungen, indem Sie hochoptimierte warpweite GEMM-Komponenten und darunter wiederverwenden
- Convolution-Kernel der ersten Schicht, die auf kleine Kanalzahlen und reduzierte Ausrichtung spezialisiert sind
- Durch Tensor Cores beschleunigte BLAS3-Operatoren
- Optimale Leistung mit CUDA 11.7
Programmiersprache
C + +
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/cutlass.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.
