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Programmazione su GPU
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Per iniziare -
elaborazione in parallelo

Iniziare a usare il GPU Computing è davvero rapido se adotti la soluzione più adeguata alle tue esigenze. Hai a disposizione diverse opzioni: puoi inserire una libreria accelerata dalle GPU, aggiungere alcune direttive GPU al tuo codice, oppure progettare algoritmi paralleli. Inoltre puoi combinare questi approcci per accelerare le tue applicazioni:

 

Scarica il toolkit CUDA

Questa release permette lo
sviluppo su GPU che utilizzano
l'architettura Kepler.
 

Librerie accelerate da GPU

Inserisci una libreria accelerata dalle GPU per sostituire MKL, IPP, FFTW e altre librerie molto utilizzate.

Libreria:

 
 

Algebra lineare:

 
 

Elaborazione di segnale e immagini:

 
 

Altre librerie accelerate dalle GPU >

Direttive GPU

Parallelizza automaticamente i loop nel codice Fortran o C usando le direttive OpenACC.

Direttive OpenACC per gli acceleratori

OpenACC Directives
  • Facili: è sufficiente inserire i suggerimenti nel codice.
  • Aperte: sono eseguibili su CPU o GPU.
  • Potenti: permettono di iniziare a sfruttare la potenza delle GPU in pochi minuti.
 
 

Iscriviti per ricevere una licenza di prova di 30 giorni per CAPS >

Linguaggi di programmazione

Sviluppa le tue applicazioni e librerie parallele usando un linguaggio di programmazione che conosci già.

CUDA C/C++

CUDA C/C++
Accelerazione via GPU per app C e C++
 
 

CUDA Fortran

CUDA Fortran
Accelerazione via GPU per le applicazioni Fortran
 
 

Come iniziare a usare l'accelerazione diretta con:

  • Python
  • .NET
  • Others
 
 

Altri linguaggi di programmazione >

 
 
 
 
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