ດາວໂຫຼດ CUDA.jl ສໍາລັບ Linux

ນີ້ແມ່ນແອັບ Linux ທີ່ມີຊື່ວ່າ CUDA.jl ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ເປັນ v5.8.2sourcecode.tar.gz. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີບ່ອນເຮັດວຽກ.

 
 

ດາວ​ນ​໌​ໂຫລດ​ແລະ​ດໍາ​ເນີນ​ການ​ອອນ​ໄລ​ນ​໌ app ນີ້​ມີ​ຊື່ CUDA.jl ກັບ OnWorks ໄດ້​ຟຣີ​.

ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:

- 1. ດາວ​ໂຫຼດ​ຄໍາ​ຮ້ອງ​ສະ​ຫມັກ​ນີ້​ໃນ PC ຂອງ​ທ່ານ​.

- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.

- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.

- 4. ເລີ່ມ OnWorks Linux ອອນລາຍ ຫຼື Windows online emulator ຫຼື MACOS online emulator ຈາກເວັບໄຊທ໌ນີ້.

- 5. ຈາກ OnWorks Linux OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.

- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ຕິດຕັ້ງມັນແລະດໍາເນີນການ.

ພາບຫນ້າຈໍ:


CUDA.jl


DESCRIPTION:

ໂປຣແກມ GPU ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງໃນພາສາລະດັບສູງ. JuliaGPU ແມ່ນອົງການ GitHub ທີ່ຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອປະສົມປະສານຫຼາຍແພັກເກັດສໍາລັບການຂຽນໂປຼແກຼມ GPUs ໃນ Julia. ດ້ວຍ syntax ລະດັບສູງແລະ compiler ທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງມັນ, Julia ຢູ່ໃນຕໍາແຫນ່ງທີ່ດີທີ່ຈະສ້າງໂຄງການເລັ່ງຮາດແວເຊັ່ນ GPUs ໂດຍບໍ່ມີການເສຍສະລະການປະຕິບັດ. ເວີຊັນພັດທະນາຫຼ້າສຸດຂອງ CUDA.jl ຕ້ອງການ Julia 1.8 ຫຼືສູງກວ່າ. ຖ້າທ່ານກໍາລັງໃຊ້ Julia ຮຸ່ນເກົ່າ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງໃຊ້ CUDA.jl ຮຸ່ນກ່ອນ. ນີ້ຈະເກີດຂຶ້ນໂດຍອັດຕະໂນມັດເມື່ອທ່ານຕິດຕັ້ງແພັກເກັດໂດຍໃຊ້ຜູ້ຈັດການຊຸດຂອງ Julia.



ຄຸນ​ລັກ​ສະ​ນະ

  • CUDA.jl v4.4 ຈະເປັນເວີຊັນສຸດທ້າຍທີ່ຮອງຮັບ CUDA 11.0-11.3 (ເຊົາໃຊ້ໃນ v5.0)
  • CUDA.jl ມີລັກສະນະ abstraction array ທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ໃຊ້, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນທີ່ຈະເຮັດວຽກກັບ NVIDIA CUDA GPUs ໂດຍໃຊ້ພາສາການຂຽນໂປລແກລມ Julia.
  • ຊຸດດັ່ງກ່າວສະຫນອງການລວບລວມສໍາລັບການຂຽນ CUDA kernels ໃນ Julia, ເຮັດໃຫ້ນັກພັດທະນາສາມາດຂຽນລະຫັດສະເພາະ GPU ພາຍໃນສະພາບແວດລ້ອມ Julia.
  • CUDA.jl ສະຫນອງຊຸດຫໍ່ສໍາລັບຫ້ອງສະຫມຸດ CUDA ຕ່າງໆ, ເຮັດໃຫ້ການລວມເອົາຫນ້າທີ່ຂອງ CUDA ທີ່ມີຢູ່ເຂົ້າໄປໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ Julia ງ່າຍຂຶ້ນ.
  • ເວີຊັນພັດທະນາຫຼ້າສຸດຂອງ CUDA.jl ຕ້ອງການ Julia 1.8 ຫຼືສູງກວ່າ, ຮັບປະກັນຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ກັບພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ Julia ເວີຊັນຫຼ້າສຸດ.
  • ເພື່ອໃຊ້ CUDA.jl, ຕ້ອງມີ GPU ທີ່ມີ CUDA ທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຄິດໄລ່ 3.5 (Kepler) ຫຼືສູງກວ່າ, ພ້ອມກັບໄດເວີ NVIDIA ທີ່ຮອງຮັບ CUDA 11.0 ຫຼືໃໝ່ກວ່າ.


ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ

Julia


ປະເພດ

Visualization ຂໍ້ມູນ

ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/cuda-jl.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.

ລ່າສຸດ Linux ແລະ Windows ໂຄງການອອນໄລນ໌


ໝວດໝູ່ເພື່ອດາວໂຫລດຊອບແວ ແລະໂປຣແກຣມສຳລັບ Windows ແລະ Linux