Ini adalah aplikasi Linux bernama CUDA.jl yang rilis terbarunya dapat diunduh sebagai v5.8.2sourcecode.tar.gz. Aplikasi ini dapat dijalankan secara daring di penyedia hosting gratis OnWorks untuk stasiun kerja.
Unduh dan jalankan aplikasi ini secara online bernama CUDA.jl dengan OnWorks secara gratis.
Ikuti petunjuk ini untuk menjalankan aplikasi ini:
- 1. Download aplikasi ini di PC Anda.
- 2. Masuk ke file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan username yang anda inginkan.
- 3. Upload aplikasi ini di filemanager tersebut.
- 4. Jalankan emulator online OnWorks Linux atau Windows online atau emulator online MACOS dari situs web ini.
- 5. Dari OS Linux OnWorks yang baru saja Anda mulai, buka file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang Anda inginkan.
- 6. Download aplikasinya, install dan jalankan.
Tangkapan layar
Ad
CUDA.jl
DESKRIPSI
Pemrograman GPU berperforma tinggi dalam bahasa tingkat tinggi. JuliaGPU adalah organisasi GitHub yang dibuat untuk menyatukan banyak paket untuk pemrograman GPU di Julia. Dengan sintaksis tingkat tinggi dan kompiler yang fleksibel, Julia diposisikan dengan baik untuk memprogram akselerator perangkat keras seperti GPU secara produktif tanpa mengorbankan performa. Versi pengembangan terbaru CUDA.jl memerlukan Julia 1.8 atau yang lebih tinggi. Jika Anda menggunakan Julia versi lama, Anda perlu menggunakan CUDA.jl versi sebelumnya. Ini akan terjadi secara otomatis saat Anda menginstal paket menggunakan pengelola paket Julia.
Fitur
- CUDA.jl v4.4 akan menjadi versi terakhir yang mendukung CUDA 11.0-11.3 (tidak digunakan lagi di v5.0)
- CUDA.jl memiliki abstraksi array yang mudah digunakan, sehingga memudahkan untuk bekerja dengan GPU NVIDIA CUDA menggunakan bahasa pemrograman Julia
- Paket ini menyediakan kompiler untuk menulis kernel CUDA di Julia, memungkinkan pengembang untuk menulis kode khusus GPU dalam lingkungan Julia
- CUDA.jl menawarkan pembungkus untuk berbagai pustaka CUDA, menyederhanakan integrasi fungsionalitas CUDA yang ada ke dalam aplikasi Julia
- Versi pengembangan terbaru CUDA.jl memerlukan Julia 1.8 atau lebih tinggi, memastikan kompatibilitas dengan versi terbaru bahasa pemrograman Julia
- Untuk menggunakan CUDA.jl, diperlukan GPU berkemampuan CUDA dengan kemampuan komputasi 3.5 (Kepler) atau lebih tinggi, bersama dengan driver NVIDIA yang mendukung CUDA 11.0 atau yang lebih baru
Bahasa Pemrograman
Julia
Kategori
Ini adalah aplikasi yang juga dapat diambil dari https://sourceforge.net/projects/cuda-jl.mirror/. Aplikasi ini dihosting di OnWorks agar dapat dijalankan secara daring dengan cara termudah dari salah satu Sistem Operasi gratis kami.
