gpgpu

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    將C＃方法轉換爲C++方法

    我正在探索將常見C＃代碼構造映射到C++ CUDA代碼以在GPU上運行的各種選項。該系統的結構如下（箭頭表示方法調用）： C＃程序 - > C＃GPU LIB - > C++ CUDA實現LIB 在GPU庫的方法可能看起來像這樣： public static void Map<T>(this ICollection<T> c, Func<T,T> f) { //Call 'f' on
    c# c++ interop cuda gpgpu 2008-10-13

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    GPGPU VM：任何將虛擬機移植到圖形處理單元上的開源項目？

    nVidia發佈了他們的CUDA API，允許開發人員利用他們的圖形卡，充分利用大規模並行架構和矢量化操作。像pyCUDA這樣的庫是爲了讓腳本語言的開發者將選定的代碼發送給GPU而創建的。 而且出現了越來越多的精力來設計多語種的虛擬機，如鸚鵡，像二郎強類型的併發友好的語言上。 所以我想知道是否有任何開源項目的代碼針對利用GPU的充分受益虛擬機環境？ 我可以想象其運行主要腳本語言能夠把所有的GPU的
    architecture open-source cuda virtual-machine gpgpu 2008-10-17

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    任意值類型的操作

    這個article描述了一種在C＃中的方式，允許添加任何具有爲其定義的+操作符的值類型。從本質上講，它允許下面的代碼： public T Add(T val1, T val2) { return val1 + val2; } 此代碼不能編譯，因爲沒有保證的T型具有的「+」操作符的定義，但效果與代碼實現這樣的： public T Add(T val1, T val2) {
    c++ c cuda gpgpu value-type 2008-10-21

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    常見編程任務如何轉換爲GPU？

    我最近開始研究一個項目，以確定如何最好地利用現代顯卡中的處理能力進行一般編程。看起來，現場通用GPU編程（GPGPU）對科學應用有很大的偏見，並且有很多繁重的數學，因爲這與GPU計算模型非常吻合。這一切都很好，但大多數人並沒有花時間運行模擬軟件等，所以我們認爲有可能爲大衆輕鬆構建支持GPU的軟件創建一個通用基礎。 這導致了我想提出的問題;什麼是程序執行的最常見的工作類型？由於我們願意接受適度的性能
    cuda gpgpu 2008-09-04

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    CUDA驅動程序API對CUDA運行時

    在編寫CUDA應用程序，您可以在驅動程序級別或在運行時級別在這個圖像上所示的工作（該庫是CUFFT和CUBLAS的高等數學）： 我認爲兩者之間的權衡是降低低級API的性能，但代價是代碼複雜度增加。具體的區別是什麼？有沒有什麼重要的事情你不能用高級API來做？ 我使用CUDA.net與C＃進行互操作，並將它構建爲驅動程序API的副本。這鼓勵在C＃中編寫大量相當複雜的代碼，而使用運行時API可以使C+
    c# c++ cuda gpgpu cuda.net 2008-10-28

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    您成功使用過GPGPU嗎？

    我很想知道是否有人編寫了一個應用程序，例如使用nVidia CUDA來利用GPGPU。如果是這樣，那麼與標準CPU相比，您發現了哪些問題以及您獲得了哪些性能提升？
    cuda gpgpu hpc 2008-09-10
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