소프트웨어 개발

CUDA 및 OpenCL 지원

Mathematica 8은 CUDA와 OpenCL을 이용하여 일반적인 계산을위한 GPU 장치를 갖추고 있으며 또한 극적인 연산 수행의 성능 향상을 실현하였습니다. Mathematica 8의 GPU 지원 범위는 선형 대수학, 이미지 처리, 금융 시뮬레이션, Fourier 변환 분야 등의 지원이 포함되어 있습니다. 또한 Mathematica 커널로 CUDA 및 OpenCL 프로그램을 구축하고 로딩하기 위한 프레임워크를 포함하고 있습니다. Mathematica 8은 현재 시장에 나와있는 가장 포괄적이고 사용 용이성이 뛰어난 GPU 프로그래밍과 연산을 실행할 수 있는 고급 수준의 인터페이스를 제공하고 있습니다.

  • Mathematica에 핵심 구성 요소로 통합 포함 »
  • 선형 대수, 금융 연산 그리고 이미지 처리를 위한 수동 최적화된 GPU 함수 »
  • 사용자 정의 CUDA와 OpenCL 프로그램, 바이너리, 라이브러리 로드 »
  • CUDA와 OpenCL 프로그램 컴파일을 위한 플랫폼 독립적 방법 »
  • CUDA 또는 OpenCL 프로그램의 기호적 생성 »
  • 사용자 필수 소프트웨어를 얻을 수 있는 Mathematica의 paclet 시스템을 이용한 쉬운 셋팅 »
  • NVIDIA 와 ATI 하드웨어 지원을 위한 OpenCLLink »
  • 단 정밀도 및 배 정밀도 모두를 지원하는 CUDA 연산 아키텍처 1.0과 2.0 호환 »
  • 모든 GPU 사용이 가능한 CUDALinkOpenCLLink »
  • 원격 커널 지원을 이용한 네트워크 상에서의 CUDALinkOpenCLLink 사용
  • gridAdjustmentBox[Mathematica, BoxMargins -> {{-0.175, 0}, {0, 0}}]를 이용한 여러 컴퓨터 상에서의 CUDALinkOpenCLLink 사용 »
  • Mathematica 8 기술을 바탕으로 구축된 LibraryLink, CCompilerDriver, 그리고 SymbolicC »
CUDA 및 OpenCL 장치 정보의 쿼리 »Mathematica의 광범위한 import 및 export 기능 사용 »GPU의 향상된 이미지 처리 기능 »
GPU의 향상된 고속 Fourier 변환 »Mathematica 내장 함수와의 통합 »GPU의 향상된 선형 대수 »
GPU의 향상된 금융 연산 »실시간 수천 개 입자 시뮬레이션 »다이나믹 기능 통합 »
Manipulate의 통합 »실시간 볼륨 렌더링 »기호적인 그래픽 Primitives를 사용한 결과의 시각화 »
즉각적 코드 생성 »기호적 프로그램 생성 »단 정밀도에서 배 정밀도로의 자동 변환 »
Mathematica 함수로 로드된 GPU 프로그램 구동 »여러 GPU 함수의 최적화된 시작 »로드된 프로그램에서 정보 얻기 »
CUDA 및 OpenCL 메모리를 위한 인터페이스 »GPU 메모리 정보 얻기 »CUDA와 OpenCL 형식에 대한 네이티브 지원 »
광범위한 실제 응용 프로그램 예제 »멀티형 디바이스 지원 »네트워크를 통한 확장 가능성 »
CUDA와 OpenCL 프로그램의 기호적 생성 »CUDA와 OpenCL 간의 쉬운 변환 »CUDA 프로그램을 라이브러리, 실행 파일, PTX, 및 CUBIN으로 컴파일 하기  »
사용자 소프트웨어의 자동 다운로드 및 설정 »충실한 문서 »
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