यह CUDA.jl नाम का लिनक्स ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण v5.8.2sourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
CUDA.jl नामक इस ऐप को OnWorks के साथ निःशुल्क डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट
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CUDA.jl
वर्णन
उच्च-स्तरीय भाषा में उच्च-प्रदर्शन GPU प्रोग्रामिंग। JuliaGPU एक GitHub संगठन है जिसे Julia में GPU प्रोग्रामिंग के लिए कई पैकेजों को एकीकृत करने के लिए बनाया गया है। अपने उच्च-स्तरीय सिंटैक्स और लचीले कंपाइलर के साथ, Julia प्रदर्शन का त्याग किए बिना GPU जैसे हार्डवेयर त्वरक को उत्पादक रूप से प्रोग्राम करने के लिए अच्छी तरह से स्थित है। CUDA.jl के नवीनतम विकास संस्करण के लिए Julia 1.8 या उच्चतर की आवश्यकता होती है। यदि आप Julia के पुराने संस्करण का उपयोग कर रहे हैं, तो आपको CUDA.jl के पिछले संस्करण का उपयोग करना होगा। जब आप Julia के पैकेज मैनेजर का उपयोग करके पैकेज इंस्टॉल करेंगे तो यह स्वचालित रूप से हो जाएगा।
विशेषताएं
- CUDA.jl v4.4, CUDA 11.0-11.3 के लिए समर्थन वाला अंतिम संस्करण होगा (v5.0 में अप्रचलित)
- CUDA.jl में उपयोगकर्ता-अनुकूल सरणी अमूर्तता की सुविधा है, जिससे जूलिया प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करके NVIDIA CUDA GPU के साथ काम करना आसान हो जाता है
- यह पैकेज जूलिया में CUDA कर्नेल लिखने के लिए एक कंपाइलर प्रदान करता है, जिससे डेवलपर्स को जूलिया वातावरण में GPU-विशिष्ट कोड लिखने में सक्षम बनाया जा सकता है
- CUDA.jl विभिन्न CUDA लाइब्रेरीज़ के लिए रैपर प्रदान करता है, जो जूलिया अनुप्रयोगों में मौजूदा CUDA कार्यक्षमता के एकीकरण को सरल बनाता है
- CUDA.jl के नवीनतम विकास संस्करण के लिए Julia 1.8 या उच्चतर की आवश्यकता होती है, जो Julia प्रोग्रामिंग भाषा के नवीनतम संस्करणों के साथ संगतता सुनिश्चित करता है
- CUDA.jl का उपयोग करने के लिए, CUDA-सक्षम GPU जिसकी संगणना क्षमता 3.5 (केप्लर) या उच्चतर हो, के साथ-साथ NVIDIA ड्राइवर की आवश्यकता होती है जो CUDA 11.0 या नए संस्करण का समर्थन करता हो
प्रोग्रामिंग भाषा
जूलिया
कैटिगरीज
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/cuda-jl.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी एक निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।
