Kappacuda.

módulo para dar acesso fácil à NVIDIA CUDA de Python usando a Biblioteca Kappa
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Kappacuda. Classificação e resumo

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  • Psi Lambda LLC
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Kappacuda. Descrição

Módulo para dar acesso fácil à NVIDIA CUDA de Python usando a Biblioteca Kappa Kappacuda faz com que o CUDA de Python seja ainda mais fácil - com o gerenciamento de memória e um agendador de kernel. O objetivo principal do Kappa é permitir a criação de processamento sofisticado, poderoso e complexo que retenha interfaces simples e fáceis de usar. O Kappa fornece a criação de processos com dimensionamento dinâmico, agendamento e execução interativa para os núcleos C e CUDA para processar dados com eficiência, usar os recursos disponíveis. O Kappa fornece uma biblioteca para criar processos para usar combinações de CPUs e uma GPU para tarefas. Dentro de um único processo de programa de host, um processo Kappa pode ser criado para cada GPUs do CUDA GPU. Cada processo Kappa pode usar todos os multiprocessadores de cada GPU, compartilhar todas as CPUs do sistema host, ter seu próprio namespace separado, e ter seu próprio contexto CUDA separado. A biblioteca Kappa fornece: * Acesso à GPU e no kernel instanciado Propriedades no tempo de execução * NVCC e CUDA JIT Compilação Carregando * Totalmente simultânea C ++, C ++ OpenMP e CUDA Kernel Execution * Dinâmico Dinâmico de Invocação de Dados e Kernel * Agendamento dinâmico e cancelamento da execução de etapas relacionadas * Blocos funcionais de nível de processo (nomeado ou anônimo Sub-rotinas e funções nomeadas) construídas de execução programada dinamicamente de misturas de C ++ e CUDA Kernels * Extensibilidade de domínio sujeito que a biblioteca Kappa foi projetada para facilitar o uso, por exemplo: * Capacidade interativa ou em lote para desenvolvimento ou teste rápido, * Gerenciamento de recursos (gerenciamento de recursos) Construtor, Destructor e Cópia de Dados Automática), * Comportamento padrão seguro, * Bloqueio seguro de rosca, * e manuseio de exceção. Requisitos: · Pitão


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