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Optimized mathematical computations performed across multidimensional arrays of varying dimensions.
Distinct from Digit-Array Arithmetic: The candidates cover specific long-form digit math or image scaling, not general high-performance numerical array arithmetic.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching scientific & mathematical computing · High-Performance Array Arithmetic. Refine with filters or upvote what's useful.
ndarray est une bibliothèque de tableaux multidimensionnels pour Rust qui sert de framework d'algèbre linéaire et d'outil de calcul scientifique. Elle fournit l'infrastructure de base pour créer et manipuler des tableaux n-dimensionnels, fonctionnant à la fois comme un processeur de tableaux parallèle et une boîte à outils pour l'analyse de données numériques. La bibliothèque se distingue en fournissant un découpage (slicing) et des vues mémoire efficaces, permettant le partage de données sans copie. Elle tire parti de bibliothèques mathématiques backend optimisées pour la multiplication de matrices à haute vitesse et distribue les itérations mathématiques lourdes sur plusieurs threads CPU pour accélérer le traitement. Le projet couvre un large éventail d'opérations mathématiques, notamment l'arithmétique élément par élément, l'agrégation de données basée sur les axes et les calculs de produit scalaire. Elle inclut également des utilitaires complets pour la manipulation de tableaux tels que le remodelage, l'aplatissement, l'empilement et la génération de grilles de coordonnées, ainsi qu'une prise en charge de la génération de tableaux aléatoires et de la sérialisation.
Executes high-performance mathematical operations across arrays of varying dimensions using optimized routines.
CUDA.jl provides a programming interface for executing custom kernels and performing parallel array computing directly on NVIDIA graphics hardware using the Julia language. It serves as a framework for compiling and scheduling user-defined functions across multiple processing cores, enabling high-performance data processing and task synchronization. The library distinguishes itself through a custom compiler backend that translates high-level language functions into hardware-specific machine code. It manages complex hardware interactions through asynchronous stream scheduling, unified memory m
Executes parallel mathematical and logical transformations on graphics hardware for high-performance computing.