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Mechanisms for sharing memory buffers and execution contexts between different GPU compute platforms.
Distinct from GPU Rendering and Compute APIs: Existing candidates focus on specific APIs or kernels; this is about the interoperability layer between frameworks like CUDA and OpenCL.
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ArrayFire ist ein hardware-agnostisches Compute-Framework und eine JIT-kompilierte Tensor-Engine für numerische Hochleistungsberechnungen. Es dient als GPU-Bibliothek für numerische Berechnungen und Toolkit für parallele Signalverarbeitung, das Hardware-Backends abstrahiert und es ermöglicht, denselben Code auf verschiedenen GPU-Architekturen und CPUs auszuführen. Das Projekt zeichnet sich durch eine JIT-Engine aus, die Ausdruckskompilierung verwendet, um Operationen zu verschmelzen und den Speicher-Overhead zu minimieren. Es nutzt einen verzögerten Ausführungsgraphen zur Optimierung von Berechnungsketten und bietet Interoperabilitäts-Primitive, um Daten und Ausführungskontexte mit externen Compute-Plattformen wie CUDA und OpenCL zu teilen. Die Bibliothek deckt ein breites Spektrum an Fähigkeiten ab, einschließlich paralleler linearer Algebra, digitaler Signalverarbeitung und beschleunigter Computer Vision. Sie bietet Werkzeuge für die Implementierung von maschinellem Lernen, Simulationen für Finanzmodelle und die Lösung partieller Differentialgleichungen für physikalische Systemsimulationen. Das Tensor-Managementsystem verwaltet die Zuweisung mehrdimensionaler Arrays, Slicing sowie Datentransfers zwischen Host und Gerät.
Provides primitives to share data and execution contexts between CUDA and OpenCL applications.