นี่คือแอป Linux ชื่อ CUDA.jl ซึ่งสามารถดาวน์โหลดเวอร์ชันล่าสุดได้ที่ v5.8.2sourcecode.tar.gz สามารถรันแอปนี้ทางออนไลน์ในผู้ให้บริการโฮสติ้งฟรี OnWorks สำหรับเวิร์กสเตชัน
ดาวน์โหลดและรันแอปออนไลน์ชื่อ CUDA.jl ด้วย OnWorks ได้ฟรี
ทำตามคำแนะนำเหล่านี้เพื่อเรียกใช้แอปนี้:
- 1. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นนี้ในพีซีของคุณ
- 2. เข้าไปที่ file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ด้วยชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 3. อัปโหลดแอปพลิเคชันนี้ในตัวจัดการไฟล์ดังกล่าว
- 4. เริ่มโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ OnWorks Linux หรือ Windows ออนไลน์ หรือโปรแกรมจำลองออนไลน์ MACOS จากเว็บไซต์นี้
- 5. จาก OnWorks Linux OS คุณเพิ่งเริ่มต้น ไปที่ตัวจัดการไฟล์ของเรา https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX พร้อมชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 6. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่น ติดตั้ง และเรียกใช้
ภาพหน้าจอ:
CUDA.jl
รายละเอียด:
การเขียนโปรแกรม GPU ประสิทธิภาพสูงในภาษาขั้นสูง JuliaGPU เป็นองค์กร GitHub ที่สร้างขึ้นเพื่อรวมแพ็คเกจต่างๆ มากมายสำหรับการเขียนโปรแกรม GPU ใน Julia ด้วยไวยากรณ์ระดับสูงและคอมไพเลอร์ที่มีความยืดหยุ่น Julia จึงอยู่ในตำแหน่งที่เหมาะสมในการเขียนโปรแกรมตัวเร่งความเร็วฮาร์ดแวร์ เช่น GPU ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพ CUDA.jl เวอร์ชันพัฒนาล่าสุดต้องใช้ Julia 1.8 ขึ้นไป หากคุณใช้ Julia เวอร์ชันเก่ากว่า คุณต้องใช้ CUDA.jl เวอร์ชันก่อนหน้า ซึ่งจะเกิดขึ้นโดยอัตโนมัติเมื่อคุณติดตั้งแพ็คเกจโดยใช้ตัวจัดการแพ็คเกจของ Julia
คุณสมบัติ
- CUDA.jl v4.4 จะเป็นเวอร์ชันสุดท้ายที่รองรับ CUDA 11.0-11.3 (ไม่สนับสนุนใน v5.0)
- CUDA.jl มีคุณสมบัติการแยกอาร์เรย์ที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ ทำให้ทำงานกับ GPU NVIDIA CUDA ได้ง่ายขึ้นโดยใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม Julia
- แพ็คเกจนี้ประกอบด้วยคอมไพเลอร์สำหรับการเขียนเคอร์เนล CUDA ใน Julia ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดเฉพาะ GPU ภายในสภาพแวดล้อม Julia ได้
- CUDA.jl นำเสนอแรปเปอร์สำหรับไลบรารี CUDA ต่างๆ ช่วยลดความยุ่งยากในการรวมฟังก์ชัน CUDA ที่มีอยู่เข้ากับแอปพลิเคชัน Julia
- เวอร์ชันพัฒนาล่าสุดของ CUDA.jl ต้องใช้ Julia 1.8 ขึ้นไป เพื่อให้มั่นใจว่าเข้ากันได้กับเวอร์ชันล่าสุดของภาษาการเขียนโปรแกรม Julia
- ในการใช้ CUDA.jl จำเป็นต้องมี GPU ที่รองรับ CUDA พร้อมความสามารถในการคำนวณ 3.5 (Kepler) ขึ้นไป พร้อมด้วยไดรเวอร์ NVIDIA ที่รองรับ CUDA 11.0 ขึ้นไป
ภาษาโปรแกรม
จูเลีย
หมวดหมู่
นี่คือแอปพลิเคชันที่สามารถดึงข้อมูลจาก https://sourceforge.net/projects/cuda-jl.mirror/ ได้ แอปพลิเคชันนี้โฮสต์อยู่ใน OnWorks เพื่อให้เรียกใช้งานออนไลน์ได้ง่ายที่สุดจากระบบปฏิบัติการฟรีของเรา