Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано November 25, 2014 Вот она Открытая библиотека для переноса вычислений линейной алгебры на GPU и не только. Поддерживает Nvidia + CUDA, Intel и AMD + OpenCL и многое другое. 1 Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано November 25, 2014 Супер, давно такое ждал Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано November 25, 2014 Мне товарищ подсказал, что есть ещё похожая библиотека только для линейной алгебры - Magma. 1 Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано November 25, 2014 Ну и дополним тему ещё одной подобной библиотекой: ViennaCL. P.S. Мечты лентяя: вот бы кто-нибудь потестировал всё это добро и выложил результат... 1 Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано November 25, 2014 Как надоест мучить текущий проект, попробую что нибудь сворганить с этими штуками. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано November 26, 2014 Пробовал построить MAGMA, требует интелловский компилятор фортрана, ставил 15 Intell Parallel Studio, из коробки построить не выходит. CMake-овские проблемы с фортраном. Пока оставил эту затею. ArrayFire тоже юзает CBLAS и FreeImage и сразу не работает (не для ленивых). ViennaCL конфигурируется нормально, но в VS выдает кучу ошибок. Энтуазизм кончился, пока отложу это занятие. Видимо это все для линукса Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано November 27, 2014 Хмм, ArrayFire вроде был раньше платный и еще раньше когда у матлаба не было gpu ф-ий, то у него была обёртка для матлаба. Посмотрел там требуется регистрация и все равно есть некая платная премиум версия, как то не кошерно, особенно если скорость сравнима с другими методами. http://www.arrayfire.com/docs/arrayfirepro.htm А сейчас и в маталабе есть, только там CUDA. http://www.mathworks.com/help/distcomp/run-built-in-functions-on-a-gpu.html я тестил перемножение матриц и SVD и т.д. SVD кстати не ускоряется вообще, т.е. единственный смысл его использовать это только если матрица уже на GPU. У меня core 2 duo E8500 и gtx 460. Вот код для тестирования, там несколько тестов: matrix multiplication, SVD, linear system of equations solver, random number generation. https://gist.github.com/mrgloom/4713c5ceddfd2d15d225 И еще можно попробовать, я пробовал выдаёт красивый репорт. http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/34080-gpubench А еще есть такая простая библиотека для python, есть другие,в том числе и с opencl, но они более сложные и я их не трогал. https://github.com/cudamat/cudamat для винды там правда есть небольшая загогулина https://github.com/cudamat/cudamat/issues/25 еще есть theano, но там тензоры используются. http://deeplearning.net/software/theano/ 1 Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах