क्या यहां किसी ने नई पीढ़ी (जैसे K20) GPU के साथ पाइथन के माध्यम से दोहरी परिशुद्धता वैज्ञानिक कंप्यूटिंग का उपयोग किया है?
मुझे पता है कि यह तकनीक तेजी से विकसित हो रही है, लेकिन वर्तमान में ऐसा करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है? जीपीयू लोकप्रिय वैज्ञानिक पायथन लाइब्रेरीज़ के लिए काफी हद तक खस्ता और डरावना है, और मैं थीनो का उपयोग करना चाहता था, लेकिन यह GPU के लिए फ़्लोट 32 की सटीकता का उपयोग करने के लिए लगता है। मुझे पता है कि Google अजगर gpu के लिए खोज परिणाम प्रदान कर सकता है, लेकिन मैं उन परियोजनाओं की सूची की तुलना में अधिक जानकारी की उम्मीद कर रहा हूं जो उनके निर्माता से मिलने के लिए उनके रास्ते पर हो सकती हैं या नहीं।
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अगर मुझे इसकी आवश्यकता है तो मैं शायद PyOpenCL का उपयोग करूंगा । सामान्य उद्देश्य GPU कोडिंग अभी भी काफी निम्न स्तर है (OpenCL C इंटरफ़ेस को आज़माएं, यह कठिन है)। फिर भी PyOpenCL जितना संभव हो उतना अमूर्त प्रतीत होता है और इसके पीछे काफी गति दिखाई देती है।
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बॉयफ्रेल
"नई पीढ़ी" डबल परिशुद्धता के साथ टेस्ला सीरीज़ के साथ पहले से काफी समान होना चाहिए, शायद एकमात्र कैडेट सीयूडीएए / चालक संस्करण के साथ। इसलिए टेस्ला (जैसे M2070) और वर्तमान CUDA / चालक संस्करण के साथ काम करने वाले दोहरे सटीक तरीकों को भी K20 काम करना चाहिए।
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internetscooter
शायद यहाँ ( stackoverflow.com/questions/5957554/python-gpu-programming ) आपको कुछ मदद दे सकती है।
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Eusoubrasileiro
थीनो में एक नया जीपीयू बैक-एंड है जो फ्लोट64 का समर्थन करता है। यह अभी तक पूरा नहीं हुआ है, लेकिन हम इसे इस सप्ताह बीटा स्थिति में बदल देंगे।
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नूईज
धन्यवाद @nouiz - जब आप रिलीज़ करते हैं तो मैं एक उत्तर के रूप में आपकी टिप्पणी जोड़ने का सुझाव दूंगा।
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एरन अहमदिया