Aceasta este aplicația Linux numită CUDA.jl a cărei ultimă versiune poate fi descărcată ca v5.8.2sourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online în furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online această aplicație numită CUDA.jl cu OnWorks gratuit.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
CAPTURĂ DE ECRAN:
CUDA.jl
DESCRIERE:
Programare GPU de înaltă performanță într-un limbaj de nivel înalt. JuliaGPU este o organizație GitHub creată pentru a unifica numeroasele pachete pentru programarea GPU-urilor din Julia. Cu sintaxa sa de nivel înalt și compilatorul flexibil, Julia este bine poziționată pentru a programa productiv acceleratoare hardware precum GPU-urile fără a sacrifica performanța. Cea mai recentă versiune de dezvoltare a CUDA.jl necesită Julia 1.8 sau o versiune ulterioară. Dacă utilizați o versiune mai veche de Julia, trebuie să utilizați o versiune anterioară de CUDA.jl. Acest lucru se va întâmpla automat când instalați pachetul folosind managerul de pachete al Julia.
DESCRIERE
- CUDA.jl v4.4 va fi ultima versiune cu suport pentru CUDA 11.0-11.3 (depreciat în v5.0)
- CUDA.jl dispune de o abstractizare a matricelor ușor de utilizat, facilitând lucrul cu GPU-urile NVIDIA CUDA folosind limbajul de programare Julia.
- Pachetul oferă un compilator pentru scrierea kernelurilor CUDA în Julia, permițând dezvoltatorilor să scrie cod specific GPU-ului în mediul Julia.
- CUDA.jl oferă wrapper-e pentru diverse biblioteci CUDA, simplificând integrarea funcționalității CUDA existente în aplicațiile Julia.
- Cea mai recentă versiune de dezvoltare a CUDA.jl necesită Julia 1.8 sau o versiune ulterioară, asigurând compatibilitatea cu cele mai recente versiuni ale limbajului de programare Julia.
- Pentru a utiliza CUDA.jl, este necesar un GPU compatibil CUDA cu capacitate de calcul 3.5 (Kepler) sau mai mare, împreună cu un driver NVIDIA care să fie compatibil cu CUDA 11.0 sau o versiune mai nouă.
Limbaj de programare
Julia
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/cuda-jl.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.