Awesome GitHub RepositoriesArray Data Copying

ArrayFire es un framework de computación agnóstico al hardware y un motor de tensores compilado JIT diseñado para la computación numérica de alto rendimiento. Sirve como una biblioteca de computación numérica en GPU y un kit de herramientas de procesamiento de señales paralelo que abstrae los backends de hardware, permitiendo que el mismo código base se ejecute en diversas arquitecturas de GPU y CPUs. El proyecto se distingue por un motor JIT que utiliza la compilación de expresiones para fusionar operaciones y minimizar la sobrecarga de memoria. Emplea un grafo de ejecución diferida para optimizar las cadenas de cálculo y proporciona primitivas de interoperabilidad para compartir datos y contextos de ejecución con plataformas de computación externas como CUDA y OpenCL. La biblioteca cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo álgebra lineal paralela, procesamiento digital de señales y visión artificial acelerada. Proporciona herramientas para la implementación de aprendizaje automático, simulación de modelos financieros y la resolución de ecuaciones diferenciales parciales para simulaciones de sistemas físicos. Su sistema de gestión de tensores maneja la asignación de matrices multidimensionales, el corte (slicing) y las transferencias de datos entre host y dispositivo.