Este é o aplicativo Linux chamado CUDA.jl, cuja versão mais recente pode ser baixada como v5.8.2sourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute on-line este aplicativo chamado CUDA.jl com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
CAPTURAS DE TELA:
CUDA.jl
DESCRIÇÃO:
Programação de GPU de alto desempenho em uma linguagem de alto nível. JuliaGPU é uma organização do GitHub criada para unificar os diversos pacotes de programação de GPUs em Julia. Com sua sintaxe de alto nível e compilador flexível, Julia está bem posicionada para programar aceleradores de hardware como GPUs de forma produtiva, sem sacrificar o desempenho. A versão de desenvolvimento mais recente do CUDA.jl requer o Julia 1.8 ou superior. Se você estiver usando uma versão mais antiga do Julia, precisará usar uma versão anterior do CUDA.jl. Isso acontecerá automaticamente quando você instalar o pacote usando o gerenciador de pacotes do Julia.
Recursos
- CUDA.jl v4.4 será a última versão com suporte para CUDA 11.0-11.3 (obsoleto na v5.0)
- CUDA.jl apresenta uma abstração de matriz amigável, tornando mais fácil trabalhar com GPUs NVIDIA CUDA usando a linguagem de programação Julia
- O pacote fornece um compilador para escrever kernels CUDA em Julia, permitindo que os desenvolvedores escrevam código específico para GPU dentro do ambiente Julia
- CUDA.jl oferece wrappers para várias bibliotecas CUDA, simplificando a integração da funcionalidade CUDA existente em aplicativos Julia
- A versão de desenvolvimento mais recente do CUDA.jl requer Julia 1.8 ou superior, garantindo compatibilidade com as versões mais recentes da linguagem de programação Julia
- Para usar CUDA.jl, é necessária uma GPU compatível com CUDA com capacidade de computação 3.5 (Kepler) ou superior, juntamente com um driver NVIDIA compatível com CUDA 11.0 ou mais recente.
Linguagem de Programação
Julia
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/cuda-jl.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.