Это приложение Linux под названием CUDA.jl, последний релиз которого можно загрузить как v5.8.2sourcecode.tar.gz. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием CUDA.jl с помощью OnWorks бесплатно.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ:
CUDA.jl
ОПИСАНИЕ:
Высокопроизводительное программирование GPU на языке высокого уровня. JuliaGPU — это организация GitHub, созданная для объединения множества пакетов для программирования GPU в Julia. Благодаря высокоуровневому синтаксису и гибкому компилятору Julia хорошо подходит для продуктивного программирования аппаратных ускорителей, таких как GPU, без ущерба для производительности. Для последней версии разработки CUDA.jl требуется Julia 1.8 или выше. Если вы используете более старую версию Julia, вам нужно использовать предыдущую версию CUDA.jl. Это произойдет автоматически при установке пакета с помощью менеджера пакетов Julia.
Особенности
- CUDA.jl v4.4 станет последней версией с поддержкой CUDA 11.0-11.3 (устарело в v5.0)
- CUDA.jl представляет собой удобную для пользователя абстракцию массива, что упрощает работу с графическими процессорами NVIDIA CUDA с использованием языка программирования Julia.
- Пакет предоставляет компилятор для написания ядер CUDA в Julia, что позволяет разработчикам писать код, специфичный для GPU, в среде Julia.
- CUDA.jl предлагает оболочки для различных библиотек CUDA, упрощая интеграцию существующей функциональности CUDA в приложения Julia.
- Для последней версии разработки CUDA.jl требуется Julia 1.8 или выше, что обеспечивает совместимость с последними версиями языка программирования Julia.
- Для использования CUDA.jl требуется графический процессор с поддержкой CUDA и вычислительной мощностью 3.5 (Kepler) или выше, а также драйвер NVIDIA, поддерживающий CUDA 11.0 или более новую версию.
Язык программирования
Юлия
Категории
Это приложение, которое также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/cuda-jl.mirror/. Оно размещено в OnWorks для того, чтобы его можно было запустить онлайн самым простым способом из одной из наших бесплатных операционных систем.