Kappacuda. وحدة لإعطاء سهولة الوصول إلى NVIDIA CUDA من Python باستخدام مكتبة Kappa
التحميل الان

Kappacuda. الترتيب والملخص

Kappacuda. العلامات

وصول نفيديا نفييديا كودا كودا مكتبة كابا جدولة نواة

Kappacuda. وصف

وحدة لإعطاء سهولة الوصول إلى NVIDIA CUDA من Python باستخدام مكتبة Kappa يجعل KappaCuda استخدام CUDA من Python أسهل - مع إدارة الذاكرة وجدولة Kernel. الهدف الأساسي ل KAPPA هو السماح بإنشاء معالجة متطورة وقوية ومعقدة تتطلع إلى واجهات بسيطة وسهلة الاستخدام. تنص KAPPA على إنشاء عمليات مع التحجيم الديناميكي والجدولة والتنفيذ التفاعلي ل C و CUDA Kernels لمعالجة البيانات باستخدام الموارد المتاحة بكفاءة. توفر Kappa مكتبة لإنشاء عمليات لاستخدام مجموعات من وحدة المعالجة المركزية و GPU للمهام. في عملية برنامج مضيف واحد، يمكن إنشاء عملية KAPPA لكل CUDA GPU - باستخدام جميع GPUs. يمكن أن تستخدم كل عملية KAPPA جميع المعالجات متعددة المعالجات GPU، وشارك جميع وحدات المعالجة المركزية للنظام المضيف، واستمتع بوقاحة مساحة اسمها منفصلة، ولها سياق CUDA منفصل خاص به. توفر مكتبة KAPPA: * الوصول إلى GPU ومفانورة النواة خصائص في وقت التشغيل * NVCC و Cuda Jit Compilation Loading * متزامنة بالكامل C ++، C ++ OpenMP، وتنفيذ Kuda Kernel * التحجيم الديناميكي لاستدعاء البيانات ونواة * جدولة ديناميكية وإلغاء تنفيذ الخطوات ذات الصلة * كتل الوظيفية لمستوى العملية (اسمه أو مجهول الروتينات الفرعية والوظائف المسماة) التي تم تصميمها من التنفيذ المقرر بشكل حيوي للمخاليط من حبات C ++ و CUDA * تم تصميم مكتبة النطاقات المخصصة لمكتبة Kappa لتخفيف الاستخدام بشكل خاص من خلال توفير، على سبيل المثال: القدرة التفاعلية أو الدفعية للتطوير السريع أو الاختبار، * إدارة الموارد ( منشئ، Destructor، ونسخة البيانات التلقائية)، * السلوك الافتراضي الفشل الآمن، * قفل مؤشر الترابط، والمناولة الاستثناء. متطلبات: بيثون

Kappacuda. برامج ذات صلة