Questions tagged «cuda»

从程序员的角度来看，CUDA和OpenCL在2013年末之间如何比较？我的小组正在考虑尝试利用GPU计算。通过选择仅支持OpenCL但不支持CUDA的硬件，我们是否会大大限制自己？ 具体来说，以下假设是否正确？ CUDA中所有可能的功能在OpenCL中也可能 只要我们不使用库，给定的任务就不会很容易（或更难）地完成 CUDA的主要优势是库的可用性 两者都对所有三个主要平台（Win / OSX / Linux）都具有良好的支持。

34 hpc  gpu  cuda  opencl 

我正在尝试解决GPU（CUDA）上的一些不受约束的非线性优化问题。 目标函数是一个平滑的非线性函数，其梯度在分析上相对便宜，因此我无需理会数值逼近。 我想通过大多数fp32数学运算来解决此问题（由于各种原因），那么哪种非线性优化方法对舍入误差更鲁棒，同时又具有良好的性能？（例如共轭梯度/准牛顿/信任区域），有人在GPU上尝试过BFGS并获得良好结果吗？ 顺便说一句，如果需要的话，Hessian相对较小（通常小于64x64），但是我需要同时解决数千个此类小规模优化问题。

18 optimization  cuda 

我希望移植一些通过IMPLICIT形式的有限体积方法（用于时间离散化）解析一组偏微分方程（PDE）的代码。 结果，存在由ADI / TDMA方案处理的x，y，z方向上的三对角方程组。 我似乎找不到关于使用CUDA进行PDE的隐式解决方案的任何信息。 ADI / TDMA方案是否可以在CUDA中实现？某处是否有类似2D热扩散方程的示例？ 我所能找到的是一个二维热扩散方程的CUDA示例代码，它具有有限的差异，但形式为EXPLICIT（剑桥大学）。 任何提示/参考将不胜感激。

10 parallel-computing  implicit-methods  cuda 

我对GPGPU编程非常陌生，所以如果这个问题不是特别合适，请原谅我。据我了解，与通常的CPU编程相比，GPU编程是一项非常复杂的工程工作。必须注意发散性问题，切片，固定的内存分配以及主机设备通信/设备计算重叠。 经过一些研究后，我发现了推力库，它似乎试图模仿C ++ STL。很好 但是，基于我非常有限的经验，并且看到了获得良好性能所需的所有微观管理，我对性能有些怀疑。能否有效地内部处理所有复杂的编程部分？一些非常著名的库（例如PETSc）似乎使用了此软件包，这使我相信它应该以某种方式出现。 我想知道，与低级CUDA编程相比，对CUDA有更多经验和推力的人能否对软件包的性能说一两句话。什么时候可以使用推力？什么时候应该切换回CUDA？

10 parallel-computing  petsc  gpu  cuda