1 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesGPU Interoperability Primitives
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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Awesome GPU Interoperability Primitives GitHub Repositories
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- arrayfire/arrayfire
arrayfire/arrayfire
4,888GitHub पर देखेंArrayFire एक हार्डवेयर-अज्ञेयवादी (hardware-agnostic) कंप्यूट फ्रेमवर्क और JIT-कंपाइल किया गया टेंसर इंजन है जिसे उच्च-प्रदर्शन संख्यात्मक कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक GPU न्यूमेरिकल कंप्यूटिंग लाइब्रेरी और पैरेलल सिग्नल प्रोसेसिंग टूलकिट के रूप में कार्य करता है जो हार्डवेयर बैकएंड को एब्स्ट्रैक्ट करता है, जिससे एक ही कोडबेस विभिन्न GPU आर्किटेक्चर और CPUs पर निष्पादित हो सकता है। यह प्रोजेक्ट एक JIT इंजन के माध्यम से खुद को अलग करता है जो ऑपरेशन्स को फ्यूज करने और मेमोरी ओवरहेड को कम करने के लिए एक्सप्रेशन कंपाइलेशन का उपयोग करता है। यह कंप्यूटेशन चेन को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए एक डिफर्ड एक्जीक्यूशन ग्राफ का उपयोग करता है और CUDA तथा OpenCL जैसे बाहरी कंप्यूट प्लेटफॉर्म के साथ डेटा और निष्पादन संदर्भ साझा करने के लिए इंटरऑपरेबिलिटी प्रिमिटिव्स प्रदान करता है। यह लाइब्रेरी पैरेलल लीनियर अलजेब्रा, डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग, और त्वरित कंप्यूटर विज़न सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है। यह मशीन लर्निंग इम्प्लीमेंटेशन, वित्तीय मॉडलिंग सिमुलेशन, और भौतिक प्रणाली सिमुलेशन के लिए आंशिक अंतर समीकरणों (partial differential equations) को हल करने के लिए उपकरण प्रदान करती है। इसका टेंसर मैनेजमेंट सिस्टम मल्टी-डायमेंशनल ऐरे एलोकेशन, स्लाइसिंग, और होस्ट-डिवाइस डेटा ट्रांसफर को संभालता है।
Provides primitives to share data and execution contexts between CUDA and OpenCL applications.
C++arrayfirecc-plus-plus
