Julia：高性能 GPU 计算的编程语言

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Julia：高性能 GPU 计算的编程语言

Julia:高性能 GPU 计算的编程语言 0条评论 2017-10-31 18:02 it168网站原创作者: 编译|田晓旭编辑: 田晓旭 [IT168 评论]Julia是一种用于数学计算的高级编程语言,它不仅与Python一样易于使用,而且还与C一样快.Julia是出于性能考虑而创建的,它的语法与其他编程语言相似,但是却拥有和编译型语言相媲美的性能. 如今,在多核CPU和大型并行计算系统的编程中,Julia已经非常受欢迎了.随着Julia的发展,其在GPU计算中也受到了众多青睐.…

Julia语言：让高性能科学计算人人可用

Julia语言:让高性能科学计算人人可用要:一群科学家对现有计算工具感到不满:他们想要一套开源系统,有C的快速,Ruby的动态,Python的通用,R般在统计分析上得心应手,Perl的处理字符串处理,Matlab的线性代数运算能力……易学又不让真正的黑客感到无聊. Julia是个灵活动态的语言,最初针对数值计算而发明,项目起初是MIT的研究课题,现已发展成富有活力的软件系统,也是目前最受关注的编程语言之一.日前,Julia的四位发明者Jeff Bezanson.Stefan Karpinski.…

AI芯片：高性能卷积计算中的数据复用

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下数据复用的动机存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路针对卷积计算的硬件架构设计分析已经面临的挑战和解决方向神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算…

CUDA刷新：GPU计算生态系统

CUDA刷新:GPU计算生态系统 CUDA Refresher: The GPU Computing Ecosystem 这是CUDA Refresher系列的第三篇文章,其目标是刷新CUDA中的关键概念.工具和优化,以供初级或中级开发人员使用. 易于编程和性能的巨大飞跃是CUDA平台被广泛采用的关键原因之一.CUDA平台成功的第二大原因是拥有广泛而丰富的生态系统. 与任何新平台一样,CUDA的成功依赖于CUDA生态系统可用的工具.库.应用程序和合作伙伴.任何新的计算平台都需要开发人员将应用程序…

python3使用pycuda执行简单GPU计算任务

技术背景 GPU的加速技术在深度学习.量子计算领域都已经被广泛的应用.其适用的计算模型是小内存的密集型计算场景,如果计算的模型内存较大,则需要使用到共享内存,这会直接导致巨大的数据交互的运算量,通信开销较大.因为pycuda的出现,也使得我们可以直接在python内直接使用GPU函数,当然也可以直接在python代码中集成一些C++的代码,用于构建GPU计算的函数.有一个专门介绍pycuda使用案例的中文开源代码仓可以简单参考一些实现的示例,但是这里面的示例数量还是比较有限,更多的案例可以直接参…

GPU计算的十大质疑—GPU计算再思考

http://blog.csdn.NET/babyfacer/article/details/6902985 原文链接:http://www.hpcwire.com/hpcwire/2011-06-09/top_10_objections_to_gpu_computing_reconsidered.html作者:Dr. Vincent Natoli, Stone Ridge Technology (http://www.stoneridgetechnology.com/ )译者:陈晓炜(转载请注…

OpenGL实现通用GPU计算概述

可能比較早一点做GPU计算的开发者会对OpenGL做通用GPU计算,随着GPU计算技术的兴起,越来越多的技术出现,比方OpenCL.CUDA.OpenAcc等,这些都是专门用来做并行计算的标准或者说接口. OpenGL用来做通用GPU计算主要是利用纹理存储器在GPU中计算以及把结果取回内存,这大概是OpenGL做通用GPU计算最好的选择. 大概的流程主要就是先创建OpenGL的环境,接着创建FBO(帧缓存对象).纹理.设置纹理參数.然后将纹理绑定到帧缓存对象,最后传输数据到纹理,接着用片段着色器…