Ini ialah apl Linux bernama CUDA.jl yang keluaran terbarunya boleh dimuat turun sebagai v5.8.2sourcecode.tar.gz. Ia boleh dijalankan dalam talian dalam penyedia pengehosan percuma OnWorks untuk stesen kerja.
Muat turun dan jalankan dalam talian apl bernama CUDA.jl ini dengan OnWorks secara percuma.
Ikut arahan ini untuk menjalankan apl ini:
- 1. Memuat turun aplikasi ini dalam PC anda.
- 2. Masukkan dalam pengurus fail kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang anda mahukan.
- 3. Muat naik aplikasi ini dalam pengurus filem tersebut.
- 4. Mulakan OnWorks Linux dalam talian atau emulator dalam talian Windows atau emulator dalam talian MACOS dari tapak web ini.
- 5. Daripada OS Linux OnWorks yang baru anda mulakan, pergi ke pengurus fail kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX dengan nama pengguna yang anda mahukan.
- 6. Muat turun aplikasi, pasang dan jalankan.
SKRIN
Ad
CUDA.jl
DESCRIPTION
Pengaturcaraan GPU berprestasi tinggi dalam bahasa peringkat tinggi. JuliaGPU ialah organisasi GitHub yang dicipta untuk menyatukan banyak pakej untuk pengaturcaraan GPU dalam Julia. Dengan sintaks tahap tinggi dan pengkompil fleksibel, Julia berada pada kedudukan yang baik untuk memprogramkan pemecut perkakasan secara produktif seperti GPU tanpa mengorbankan prestasi. Versi pembangunan terkini CUDA.jl memerlukan Julia 1.8 atau lebih tinggi. Jika anda menggunakan versi Julia yang lebih lama, anda perlu menggunakan versi CUDA.jl yang sebelumnya. Ini akan berlaku secara automatik apabila anda memasang pakej menggunakan pengurus pakej Julia.
Ciri-ciri
- CUDA.jl v4.4 akan menjadi versi terakhir dengan sokongan untuk CUDA 11.0-11.3 (ditamatkan dalam v5.0)
- CUDA.jl menampilkan abstraksi tatasusunan yang mesra pengguna, menjadikannya lebih mudah untuk bekerja dengan GPU NVIDIA CUDA menggunakan bahasa pengaturcaraan Julia
- Pakej ini menyediakan pengkompil untuk menulis kernel CUDA dalam Julia, membolehkan pembangun menulis kod khusus GPU dalam persekitaran Julia
- CUDA.jl menawarkan pembalut untuk pelbagai perpustakaan CUDA, memudahkan penyepaduan fungsi CUDA sedia ada ke dalam aplikasi Julia
- Versi pembangunan terkini CUDA.jl memerlukan Julia 1.8 atau lebih tinggi, memastikan keserasian dengan versi terkini bahasa pengaturcaraan Julia
- Untuk menggunakan CUDA.jl, GPU berkeupayaan CUDA dengan keupayaan pengiraan 3.5 (Kepler) atau lebih tinggi diperlukan, bersama-sama dengan pemacu NVIDIA yang menyokong CUDA 11.0 atau lebih baharu
Bahasa Pengaturcaraan
Julia
Kategori
Ini adalah aplikasi yang juga boleh diambil dari https://sourceforge.net/projects/cuda-jl.mirror/. Ia telah dihoskan dalam OnWorks untuk dijalankan dalam talian dengan cara yang paling mudah daripada salah satu Sistem Operasi percuma kami.
