GPULib
 | В этой статье есть несколько проблем. Пожалуйста, помогите улучшить его или обсудите эти проблемы на странице обсуждения . ( Узнайте, как и когда удалять эти шаблонные сообщения )
|
| Разработчик(и) | Корпорация Тех-Х |
|---|---|
| Стабильная версия | 1.6.2
/ 1 октября 2013 г |
| Платформа | Microsoft Windows , OS X и Linux |
| Тип | ГПГПУ |
| Лицензия | Собственное коммерческое программное обеспечение |
| Веб-сайт | www |
GPULib — прекращенная и неподдерживаемая программная библиотека, разработанная корпорацией Tech-X. [ 1 ] для ускорения научных вычислений общего назначения из интерактивного языка данных ( IDL ) с использованием Nvidia от платформы CUDA для программирования графических процессоров (GPU). GPULib обеспечивает базовую арифметику, индексацию массивов, специальные функции, быстрое преобразование Фурье (БПФ), интерполяцию, матричные операции BLAS , а также процедуры LAPACK , предоставляемые MAGMA. [ 2 ] и некоторые операции обработки изображений. Поддерживаются все числовые типы данных, предоставляемые IDL. GPULib используется в медицинской визуализации, оптике, [ 3 ] [ 4 ] астрономия, [ 5 ] дистанционное зондирование, [ 6 ] [ 7 ] и других научных областях. [ 8 ]
CUDA . В настоящее время требуется графический процессор с поддержкой [ 9 ] использовать эту библиотеку, хотя доступен прототип OpenCL . GPULib предоставляет больше возможностей в зависимости от возможностей используемого графического процессора (GPU). Например, вычисления двойной точности и возможность передачи данных одновременно с вычислениями предусмотрены не всеми графическими процессорами, но GPULib поддерживает эти операции на графических процессорах, которые способны их выполнять.
GPULib предоставляется в виде динамически загружаемого модуля (DLM) вместе с IDL кодом . Использование GPULib не требует знаний C или CUDA , хотя его можно расширить, если пользователь знаком с CUDA . Ранее GPULib предоставляла привязки для других языков, включая Matlab, Python, [ 10 ] и Ява.
Документация по API GPULib доступна в Интернете. [ 11 ]
См. также
[ редактировать ]- CUDA - платформа параллельных вычислений и модель программирования, созданная Nvidia и реализованная производимыми ею графическими процессорами (GPU).
- GPGPU – вычисления общего назначения на графических процессорах.
- OpenCL – кроссплатформенный стандарт, поддерживаемый как Nvidia , так и AMD/ATI, а также Intel и другими компаниями.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ «Продукты Тех-Х» . Корпорация Тех-Х . GLULib. Архивировано из оригинала 24 октября 2017 года.
- ^ «МАГМА» .
- ^ Чеонг, ФК, Кришнатрея, Б.Дж., и Гриер, Д.Г. (2010). Стратегии трехмерного отслеживания частиц с помощью голографической видеомикроскопии. Оптика Экспресс , 18(13), 13563. doi:10.1364/OE.18.013563
- ^ Чеонг Ф., Сан Б., Дрейфус Р., Амато-Гриль Дж., Сяо К., Диксон Л. и Гриер Д. (2009). Проточная визуализация и проточная цитометрия с голографической видеомикроскопией. Оптика Экспресс, 17(15), 13071–13079.
- ^ Филлмор Д., Мессмер П., Маллоуни П. и Эмикс К. (2008). Ускорение приложений анализа данных с использованием графических процессоров. Американский геофизический союз , 23, 1099.
- ^ Кэнти, Мортон Дж. Анализ изображений, классификация и обнаружение изменений при дистанционном зондировании: с алгоритмами для ENVI/IDL, второе издание . ЦРК Пресс, 2009. [ постоянная мертвая ссылка ]
- ^ Радемейкерс, Лиза и Коулман, Дэниел. Дополнительный доход, 2011: Общество помощи технологиям НАСА . Государственная типография, 2012.
- ^ Мессмер П. и Маллоуни П.Дж. (2008). GPULib: вычисления на графическом процессоре на языках высокого уровня. Вычисления в науке и технике , 10, 70–73.
- ^ «Графические процессоры CUDA» . 4 июня 2012 г.
- ^ Хетлан, Магнус Ли. Алгоритмы Python: освоение основных алгоритмов языка Python . Апресс, 2010.
- ^ «API GPULib 1.6.2» . Корпорация Тех-Х . Архивировано из оригинала 17 ноября 2016 года.