Als «gpu» getaggte Fragen

Ich habe also ein gutes Gespür dafür, mit welchen Problemen ich am besten in Serie arbeite und welche parallel verwaltet werden können. Aber im Moment habe ich keine Ahnung, was bei CPU-basierten Berechnungen am besten funktioniert und was auf eine GPU ausgelagert werden sollte. Ich weiß, dass es...

Wie vergleichen sich CUDA und OpenCL aus Sicht eines Programmierers ab Ende 2013? Meine Fraktion denkt darüber nach, GPU-Computing zu nutzen. Würden wir uns erheblich einschränken, wenn wir Hardware wählen, die nur OpenCL, nicht aber CUDA unterstützt? Sind die folgenden Annahmen korrekt, um ein...

Ich habe gerade eine Nvidia GT660-Grafikkarte auf meinem Desktop installiert und kann sie nach einiger Anstrengung mit R verbinden. Ich habe mit mehreren R-Paketen gespielt, die GPUs verwenden, insbesondere Gputools, und ich habe die Zeit verglichen, die GPU und CPU für einige grundlegende...

Ich habe den Molekulardynamik (MD) Code GROMACS ausgeführt auf einem Ubuntu-Linux-Cluster ausgeführt, der aus Knoten mit 24 Intel Xeon-CPUs besteht. Mein besonderes Interesse hat sich als etwas empfindlich für die arithmetische Gleitkommapräzision erwiesen, daher musste ich GROMACS mit doppelter...

Ich würde gerne wissen, ob es einen schnellen Weg gibt, den euklidischen Abstand zweier Vektoren in Oktave zu berechnen. Es scheint, dass es dafür keine spezielle Funktion gibt. Soll ich also einfach die Formel mit verwenden

Hat hier jemand Double Precision Scientific Computing mit GPUs der neuen Generation (z. B. K20) über Python verwendet? Ich weiß, dass sich diese Technologie rasant weiterentwickelt, aber was ist derzeit der beste Weg, dies zu tun? Die GPU ist für die populärwissenschaftlichen Python-Bibliotheken...

Ich möchte das Lösen von ODE-Systemen auf GPUs in einer "trivial parallelisierbaren" Umgebung durchführen. Führen Sie beispielsweise eine Sensitivitätsanalyse mit 512 verschiedenen Parametersätzen durch. Idealerweise möchte ich ODE-Lösungen mit einem intelligenten adaptiven Zeitschrittlöser wie...

Ich habe eine Sammlung von Rechenmodellen, die als asynchrone zellulare Automaten beschrieben werden könnten. Diese Modelle ähneln dem Ising-Modell, sind jedoch etwas komplizierter. Es scheint, als würden solche Modelle davon profitieren, auf einer GPU anstatt auf einer CPU betrieben zu werden....

nVidia hat zum Beispiel CUBLAS, das eine 7-14-fache Beschleunigung verspricht. Naiv ist dies bei weitem nicht der theoretische Durchsatz einer der GPU-Karten von nVidia. Was sind die Herausforderungen bei der Beschleunigung der linearen Algebra auf GPUs, und gibt es bereits schnellere lineare...

Ich bin sehr neu in der GPGPU-Programmierung. Bitte verzeihen Sie mir, wenn die Frage nicht besonders geeignet ist. Soweit ich weiß, ist die GPU-Programmierung im Vergleich zur üblichen CPU-Programmierung eine sehr komplizierte technische Arbeit. Man muss sehr vorsichtig sein, wenn es um...

Ich versuche den Unterschied zwischen diesen beiden Grafikkarten für das akademische Rechnen zu verstehen, speziell für die DGEMM-Komponente. Wenn wir uns die Rohstatistik ansehen, haben beide den gleichen GK110-Chip, vergleichbare Statistiken in praktisch jeder Kategorie und, glaube ich, die...

Ich habe ein Problem, bei dem ich alle positiven (wie im Eigenwert positiv ist) Eigenpaare einer kleinen (normalerweise kleiner als 60x60) unsymmetrischen Matrix finden muss. Ich kann aufhören zu berechnen, wenn der Eigenwert kleiner als ein bestimmter Schwellenwert ist. Ich weiß, dass die...

Wir müssen Kovarianzmatrizen mit Größen von bis 100000 × 100000 berechnen . Wir haben Zugriff auf GPUs und Cluster und fragen uns, was der beste parallele Ansatz ist, um diese Berechnungen zu beschleunigen.10000 × 1000010000×1000010000\times10000100000 ×

In "LU-, QR- und Cholesky-Faktorisierungen unter Verwendung der Vektorkapazitäten von GPUs" von Vasily Volkov und James Demmel gibt es eine interessante Möglichkeit, die Latenzen, Zeilengrößen und Seitengrößen eines Caches anhand eines Diagramms wie folgt zu interpretieren: Anscheinend ist die...

Ich suche nach GPU-Bibliotheken, um meinen Code zu beschleunigen, dessen primäre "Hochleistungs" -Regionen Singularwertzerlegung, QR-Faktorisierung und Eigenwerte, Eigenvektorberechnung aufweisen. Ich habe die Website von Nvidia nach Tools wie CuBLAS, Magma usw. durchsucht, möchte den Code jedoch...

Jemand in meinem Team möchte IPOPT parallelisieren. (zumindest einige Funktionen davon). Ich konnte keine GPU-Implementierung oder ein ähnliches Paket finden. Ich habe auch nichts in ihren Dokumenten gefunden. Die Frage ist also, gibt es eine Alternative, die bereits auf der GPU implementiert ist?...