Đây là ứng dụng Linux có tên CUDA.jl có phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng v5.8.2sourcecode.tar.gz. Có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên CUDA.jl với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH
Ad
CUDA.jl
MÔ TẢ
Lập trình GPU hiệu suất cao bằng ngôn ngữ cấp cao. JuliaGPU là một tổ chức GitHub được tạo ra để thống nhất nhiều gói lập trình GPU trong Julia. Với cú pháp cấp cao và trình biên dịch linh hoạt, Julia có vị thế tốt để lập trình hiệu quả các bộ tăng tốc phần cứng như GPU mà không làm giảm hiệu suất. Phiên bản phát triển mới nhất của CUDA.jl yêu cầu Julia 1.8 trở lên. Nếu bạn đang sử dụng phiên bản Julia cũ hơn, bạn cần sử dụng phiên bản CUDA.jl trước đó. Điều này sẽ tự động xảy ra khi bạn cài đặt gói bằng trình quản lý gói của Julia.
Tính năng
- CUDA.jl v4.4 sẽ là phiên bản cuối cùng hỗ trợ CUDA 11.0-11.3 (đã ngừng hỗ trợ trong v5.0)
- CUDA.jl có tính năng trừu tượng hóa mảng thân thiện với người dùng, giúp làm việc dễ dàng hơn với GPU NVIDIA CUDA bằng ngôn ngữ lập trình Julia
- Gói này cung cấp trình biên dịch để viết hạt nhân CUDA trong Julia, cho phép các nhà phát triển viết mã dành riêng cho GPU trong môi trường Julia
- CUDA.jl cung cấp các trình bao bọc cho nhiều thư viện CUDA khác nhau, giúp đơn giản hóa việc tích hợp chức năng CUDA hiện có vào các ứng dụng Julia
- Phiên bản phát triển mới nhất của CUDA.jl yêu cầu Julia 1.8 trở lên, đảm bảo khả năng tương thích với các phiên bản mới nhất của ngôn ngữ lập trình Julia
- Để sử dụng CUDA.jl, cần có GPU hỗ trợ CUDA với khả năng tính toán 3.5 (Kepler) trở lên, cùng với trình điều khiển NVIDIA hỗ trợ CUDA 11.0 trở lên
Ngôn ngữ lập trình
Julia
Danh Mục
Đây là ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/cuda-jl.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
