Il s'agit de l'application Windows CUDA.jl, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom v5.8.2sourcecode.tar.gz. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée CUDA.jl avec OnWorks gratuitement.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN:
CUDA.jl
DESCRIPTION:
Programmation GPU hautes performances dans un langage de haut niveau. JuliaGPU est une organisation GitHub créée pour unifier les nombreux packages de programmation GPU dans Julia. Grâce à sa syntaxe de haut niveau et à son compilateur flexible, Julia est idéalement positionnée pour programmer efficacement des accélérateurs matériels comme les GPU sans sacrifier les performances. La dernière version de développement de CUDA.jl nécessite Julia 1.8 ou une version ultérieure. Si vous utilisez une version antérieure de Julia, vous devez utiliser une version antérieure de CUDA.jl. Cette opération se fera automatiquement lors de l'installation du package via le gestionnaire de packages de Julia.
Features
- CUDA.jl v4.4 sera la dernière version avec prise en charge de CUDA 11.0-11.3 (obsolète dans la v5.0)
- CUDA.jl dispose d'une abstraction de tableau conviviale, ce qui facilite le travail avec les GPU NVIDIA CUDA à l'aide du langage de programmation Julia
- Le package fournit un compilateur pour écrire des noyaux CUDA dans Julia, permettant aux développeurs d'écrire du code spécifique au GPU dans l'environnement Julia
- CUDA.jl propose des wrappers pour diverses bibliothèques CUDA, simplifiant l'intégration des fonctionnalités CUDA existantes dans les applications Julia
- La dernière version de développement de CUDA.jl nécessite Julia 1.8 ou supérieur, garantissant la compatibilité avec les dernières versions du langage de programmation Julia
- Pour utiliser CUDA.jl, un GPU compatible CUDA avec une capacité de calcul 3.5 (Kepler) ou supérieure est requis, ainsi qu'un pilote NVIDIA prenant en charge CUDA 11.0 ou une version plus récente.
Langage de programmation
Julia
Catégories
Cette application peut également être téléchargée depuis https://sourceforge.net/projects/cuda-jl.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.