CUDA.jl이라는 이름의 Linux 앱이며, 최신 릴리스는 v5.8.2sourcecode.tar.gz 형식으로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
CUDA.jl이라는 이름의 이 앱을 OnWorks에서 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행해보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린샷:
쿠다.jl
설명 :
고급 언어로 고성능 GPU 프로그래밍을 지원합니다. JuliaGPU는 Julia에서 GPU 프로그래밍을 위한 여러 패키지를 통합하기 위해 만들어진 GitHub 조직입니다. 고급 구문과 유연한 컴파일러를 갖춘 Julia는 성능 저하 없이 GPU와 같은 하드웨어 가속기를 생산적으로 프로그래밍할 수 있는 최적의 환경을 제공합니다. CUDA.jl의 최신 개발 버전은 Julia 1.8 이상이 필요합니다. 이전 버전의 Julia를 사용하는 경우, 이전 버전의 CUDA.jl을 사용해야 합니다. Julia의 패키지 관리자를 사용하여 패키지를 설치하면 이전 버전이 자동으로 설치됩니다.
기능
- CUDA.jl v4.4는 CUDA 11.0-11.3을 지원하는 마지막 버전입니다(v5.0에서는 더 이상 지원되지 않음).
- CUDA.jl은 사용자 친화적인 배열 추상화를 제공하여 Julia 프로그래밍 언어를 사용하여 NVIDIA CUDA GPU 작업을 보다 쉽게 수행할 수 있도록 합니다.
- 이 패키지는 Julia에서 CUDA 커널을 작성하기 위한 컴파일러를 제공하여 개발자가 Julia 환경 내에서 GPU 관련 코드를 작성할 수 있도록 합니다.
- CUDA.jl은 다양한 CUDA 라이브러리에 대한 래퍼를 제공하여 기존 CUDA 기능을 Julia 애플리케이션에 통합하는 것을 단순화합니다.
- CUDA.jl의 최신 개발 버전에는 Julia 1.8 이상이 필요하므로 최신 버전의 Julia 프로그래밍 언어와의 호환성이 보장됩니다.
- CUDA.jl을 사용하려면 CUDA 3.5 이상을 지원하는 NVIDIA 드라이버와 함께 컴퓨팅 기능 11.0(Kepler) 이상을 갖춘 CUDA 지원 GPU가 필요합니다.
프로그래밍 언어
줄리아
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/cuda-jl.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있습니다.