CUDA와 같은 CPU 이니셔티브로서의 GPU의 미래는 무엇이라고 생각하십니까? 그들이 주류가되어 업계에서 다음에 채택 된 유행이 될 것이라고 생각하십니까? 애플은 GPU를 사용하여 CPU 작업을 수행하는 새로운 프레임 워크를 구축하고 있으며 과학 분야의 Nvidias CUDA 프로젝트에서 많은 성공을 거두었습니다. 학생들이이 분야에 시간을 할애 할 것을
nVidia는 개발자가 대규모 병렬 아키텍처 및 벡터화 작업을 활용하여 그래픽 카드를 활용할 수 있도록하는 CUDA API를 출시했습니다. PyCUDA와 같은 라이브러리는 스크립팅 언어 개발자가 선택한 코드를 GPU로 보낼 수 있도록 만들어졌습니다. 그리고 Erlang과 같이 강력한 형식의 동시성 친화적 인 언어를 기반으로 Parrot과 같은 다국어 가상
이 article은 C#에서 + 연산자가 정의 된 임의의 값 형식을 추가 할 수있는 방법을 설명합니다. 본질적으로 다음과 같은 코드를 할 수 있습니다 : public T Add(T val1, T val2)
{
return val1 + val2;
}
거기에 T 유형이 '+'연산자에 대한 정의가된다는 보장은 없지만, 효과는 다음과 같은 코드로
CUDA 응용 프로그램을 작성하는 경우, 다음 중 하나를 수행 할 수 있습니다이 이미지에 그림과 같이 드라이버 수준에서 또는 런타임 수준에서 작업 (라이브러리는 고급 수학에 대한 CUFFT 및 CUBLAS 있습니다) : 저급 API의 성능이 향상되지만 코드 복잡성이 증가한다는 단점이 있습니다. 구체적인 차이점은 무엇이며 높은 수준의 API로 수행 할 수없는