软件开发

支持 CUDA 和 OpenCL

Mathematica 8 通过采用 CUDA 和 OpenCL 技术,利用 GPU 设备解决普通的计算问题,从而大幅度地提高性能。 Mathematica 8 内置了大量 GPU 增强型函数,用于线性代数、图像处理、金融模拟以及傅立叶变换等领域。同时纳入了一个构建 CUDA 或 OpenCL 程序并将其载入 Mathematica 内核的框架。Mathematica 8 为当今市场上的 GPU 编程和计算提供最全面且易于使用的高级接口。

  • 被集成为 Mathematica 的内置核心元素。 »
  • 用于线性代数、金融计算和图像处理等领域的手动优化的 GPU 函数。 »
  • 加载用户定义的 CUDA 和 OpenCL 程序、二进制文件或库文件。 »
  • 与平台无关地编译 CUDA 和 OpenCL 程序。 »
  • 符号式产生 CUDA 或 OpenCL 程序。 »
  • 易于安装,使用 Mathematica 程序包系统获取用户软件。 »
  • OpenCLLink 支持 NVIDIA 和 ATI 硬件。 »
  • 与 CUDA 计算架构 1.0 至 2.0 相兼容并支持双精度和单精度。 »
  • CUDALinkOpenCLLink 可利用系统中的所有 GPU。 »
  • 通过使用远程内核可在网络中使用 CUDALinkOpenCLLink
  • 利用 gridMathematica 将 CUDALink 或 OpenCLLink 在多台机器上配置。 »
  • 基于 Mathematica 8 技术构建:LibraryLink、CCompilerDriver 和 SymbolicC。 »
查询 CUDA 和 OpenCL 设备信息 »使用 Mathematica 广泛的导入和导出功能 »GPU 增强的图像处理功能 »
GPU 增强的快速傅立叶变换 »与内置的 Mathematica 函数相集成 »GPU 增强的线性代数 »
GPU 增强的金融计算 »实时仿真数千个颗粒 »与动态相集成 »
与 Manipulate 相集成 »实时体渲染 »使用符号式图形基元可视化结果 »
实时生成代码 »产生符号式程序 »自动单双精度的转换 »
加载的 GPU 程序就像 Mathematica 函数一样 »优化启动多个 GPU 函数 »获取加载程序的信息 »
与 CUDA 和 OpenCL 内存的接口 »获取 GPU 内存的信息 »对 CUDA 和 OpenCL 类型的自然支持 »
广泛的真实世界的应用例子 »支持多个设备 »网络中的可伸缩性 »
符号式产生 CUDA 和 OpenCL 程序 »CUDA 和 OpenCL 间的轻松转换 »编译 CUDA 程序为程序库、可执行文件、PTX 或 CUBIN »
自动下载和安装用户软件 »全面的文档 »


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