言語だけでなく、CUDA でプログラミングする方法を学び始めたいと思っていますが、プログラム設計のようなものです - 私が聞いたことによると - すべてのスレッドが同じ命令を実行し、最小限の同期オーバーヘッド。
私が聞いたところによると、Python ラッパーは、C ライブラリよりもはるかに直感的に使用およびコーディングできます。
では、私が既に知っている/知らない言語が障壁ではないと仮定すると、どの言語で CUDA の学習を開始するのが最適でしょうか?
CUDA の DO と DONT について最もよく理解し、最も簡単に学習できるのはどれですか?
言語が障壁ではないことを考えると、C/C++ に固執することで、より多くのリソースを利用できるようになると思います。潜在的な落とし穴は他にもありますが、CUDA ベスト プラクティス ガイド ( NVIDIA の Web サイトで CUDA ツールキットに付属) を参照すると、正しい方向に進むことができます。
また、CUDA C++ の上に構築された STL/Boost スタイルのテンプレート ライブラリであるオープン ソース プロジェクト「 Thrust 」を検討することもできます。これは多くの場合うまく機能し、学習が進むにつれて、より複雑なカーネルを呼び出すことができます。
ベスト プラクティス ガイドと THRUST テンプレートを参照できます。Python バインディングについては、Michael Garland によるこれらのスライドで説明されている Copperhead を参照してください。