これについてインターネット全体を検索しましたが、信頼できる答えが見つかりませんでした。私は GPU プログラミングの初心者ですが、シミュレーションと Python が大好きなので、Jetson TK1 ユニットを注文しました。PC で Numpy を試しましたが、これらのシミュレーションを Android に持ち込みたいです。PyCuda と Numba について読んだことがありますが、完全に Python で書かれているため、C でカーネルを記述する必要がないため、後者を好みます。 ) Tegra K1 SOC のマルチコア ARM CPU にコードを向けることができ、CUDA 6 で利用可能なユニファイド メモリをどのように使用できるようになりますか。注意してください、Numba はまだ ARM LLVM をサポートしていません。または、CPU コア/スレッドにアクセスできるように、必須の C++ および CUDA C++ クラスを開始する必要がありますか。
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@NyproTheGeek、
私はあなたと同じ質問をしました。Jetson TK1 で NumbaPro を実行するのに何時間も費やしましたが、何度も行き詰まりました。インターネット上で NumbaPro + Jetson TK1 に関する言及がほとんどないため、最終的に Continuum Analytics の担当者にメールを送信したところ、Jetson TK1 は現在サポートされていないとの回答がありました。ただし、明確な日付は示されていませんが、Jetson TK1 がロードマップにあることも示しています。
LLVM サポートをサポートしていない (NumbaPro とは対照的に) Numba についてのあなたの観察は正しいです。Continuum Analytics は、NumbaPro の商用サービスの一部としてその機能を提供していると思います。
Numba で利用できる jit デコレータをすでに試しているかもしれません。これにより、コードをコンパイルすることでパフォーマンスが大幅に向上しますが、GPU を介して利用できる火力にはほど遠いものです :-)
于 2014-10-15T15:34:03.760 に答える