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私は GPU プログラミングのエキサイティングな道を歩み始めています。重量級の計算処理を行う場合は、世の中にある最高のライブラリを使用したいと考えています。特に F# 環境から cuBLAS を使用したいと考えています。CUDAfy は、そのソリューションからドライバーの完全なセットを提供しています。また、いくつかの疑問を投げかけた Alea.cuBase も調べています。

GitHub の Alea.cuSamples プロジェクトは、サンプル ソリューションへの不可解な参照を作成します。「より高度なテストについては、サンプル ソリューションの MatrixMul プロジェクトにアクセスしてください。」しかし、これらの謎のプロジェクトの痕跡は見つかりません。

  1. とらえどころのない「サンプルソリューションのMatrixMulプロジェクト」の場所を知っている人はいますか?
  2. cuSamples が単純な行列乗算を実行することを考えると、より高度なバージョンは、どこにいても cuBLAS を使用しますか?
  3. そうでない場合、Alea.cuBase a la CUDAfy から cuBLAS にアクセスする方法はありますか?
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新しいバージョンの Alea GPU V2 では、次の 2 つのオプションがあります。

  1. Alea Unbound ライブラリは、最適化された行列乗算の実装を提供しますhttp://quantalea.com/static/app/tutorial/examples/unbound/matrixmult.html
  2. Alea GPU には cuBlas が統合されています。チュートリアルhttp://quantalea.com/static/app/tutorial/examples/cublas/index.htmlを参照してください。
于 2015-03-24T10:13:13.870 に答える
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matrixMulCUBLAS プロジェクトは、CUDA SDK ( https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ) に同梱されている C++ プロジェクトです。これは cuBLAS を使用して、自宅のラップトップで驚くほど高速な行列乗算 (139 GFlops) を実現します。

于 2013-10-23T00:34:43.210 に答える