Questa è l'app Linux denominata CUDA.jl, la cui ultima versione può essere scaricata come v5.8.2sourcecode.tar.gz. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app denominata CUDA.jl con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avviare l'emulatore online OnWorks Linux o Windows online o l'emulatore online MACOS da questo sito Web.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Linux che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione, installala ed eseguila.
IMMAGINI:
CUDA.jl
DESCRIZIONE:
Programmazione GPU ad alte prestazioni in un linguaggio di alto livello. JuliaGPU è un'organizzazione GitHub creata per unificare i numerosi pacchetti per la programmazione di GPU in Julia. Grazie alla sua sintassi di alto livello e al compilatore flessibile, Julia è ben posizionata per programmare in modo produttivo acceleratori hardware come le GPU senza sacrificare le prestazioni. L'ultima versione di sviluppo di CUDA.jl richiede Julia 1.8 o superiore. Se si utilizza una versione precedente di Julia, è necessario utilizzare una versione precedente di CUDA.jl. Questo avverrà automaticamente quando si installa il pacchetto tramite il gestore pacchetti di Julia.
Caratteristiche
- CUDA.jl v4.4 sarà l'ultima versione con supporto per CUDA 11.0-11.3 (obsoleto nella v5.0)
- CUDA.jl presenta un'astrazione di array intuitiva, che semplifica l'utilizzo delle GPU NVIDIA CUDA tramite il linguaggio di programmazione Julia
- Il pacchetto fornisce un compilatore per la scrittura di kernel CUDA in Julia, consentendo agli sviluppatori di scrivere codice specifico per GPU all'interno dell'ambiente Julia
- CUDA.jl offre wrapper per varie librerie CUDA, semplificando l'integrazione delle funzionalità CUDA esistenti nelle applicazioni Julia
- L'ultima versione di sviluppo di CUDA.jl richiede Julia 1.8 o versione successiva, garantendo la compatibilità con le ultime versioni del linguaggio di programmazione Julia
- Per utilizzare CUDA.jl, è necessaria una GPU compatibile con CUDA con capacità di elaborazione 3.5 (Kepler) o superiore, insieme a un driver NVIDIA che supporti CUDA 11.0 o versioni successive
Linguaggio di programmazione
Julia
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/cuda-jl.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.