Це Linux-додаток під назвою CUDA.jl, останню версію якого можна завантажити як v5.8.2sourcecode.tar.gz. Його можна запускати онлайн на безкоштовному хостинг-провайдері OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою CUDA.jl за допомогою OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.
- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.
ЕКРАНИ
Ad
CUDA.jl
ОПИС
Високопродуктивне програмування GPU мовою програмування високого рівня. JuliaGPU — це організація GitHub, створена для об'єднання багатьох пакетів для програмування GPU в Julia. Завдяки високорівневому синтаксису та гнучкому компілятору, Julia має гарні можливості для продуктивного програмування апаратних прискорювачів, таких як GPU, без шкоди для продуктивності. Для останньої версії CUDA.jl для розробки потрібна Julia 1.8 або вище. Якщо ви використовуєте старішу версію Julia, вам потрібно використовувати попередню версію CUDA.jl. Це станеться автоматично під час встановлення пакета за допомогою менеджера пакетів Julia.
Функції
- CUDA.jl версії 4.4 буде останньою версією з підтримкою CUDA 11.0-11.3 (застаріла у версії 5.0)
- CUDA.jl має зручну для користувача абстракцію масивів, що спрощує роботу з графічними процесорами NVIDIA CUDA за допомогою мови програмування Julia.
- Пакет надає компілятор для написання ядер CUDA в Julia, що дозволяє розробникам писати код, специфічний для GPU, в середовищі Julia.
- CUDA.jl пропонує обгортки для різних бібліотек CUDA, що спрощує інтеграцію існуючого функціоналу CUDA в програми Julia.
- Для останньої версії CUDA.jl для розробки потрібна Julia 1.8 або вище, що забезпечує сумісність з останніми версіями мови програмування Julia.
- Для використання CUDA.jl потрібен графічний процесор із підтримкою CUDA та обчислювальною потужністю версії 3.5 (Kepler) або вище, а також драйвер NVIDIA, який підтримує CUDA 11.0 або новішу версію.
Мова програмування
Юлія
Категорії
Цю програму також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/cuda-jl.mirror/. Вона розміщена на OnWorks для найпростішого запуску онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
