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CUDA Programmierung mit Mathematica

 
 

Mathematica ist eine hochentwickelte Entwicklungsumgebung und vereint die Vorteile einer flexiblen Programmiersprache mit einem breiten Funktionsspektrum für symbolische und numerische Berechnungen. Mathematica liefert hochwertige Visualisierungsmöglichkeiten mit integrierten Anwendungspaketen und Optionen für sofortige Implementierung. Durch den Zugriff auf Tausende Datensätze und die Möglichkeit, externe dynamische Bibliotheken zu laden und C Code automatisch zu generieren ist Mathematica die intuitivste „Build-to-Deploy“-Umgebung auf dem Markt. [Mehr Infos] Wolfram Mathematica


Mathematica CUDALink: Integrierte Grafikprozessorprogrammierung

Über das integrierte CUDALink Paket liefert Mathematica Unterstützung für die Grafikprozessorprogrammierung für grafikprozessorbeschleunigte lineare Algebra, diskrete Fourier-Transformationen und Bildverarbeitungsalgorithmen. Bei Bedarf können Sie CUDALink Module auch ganz einfach selbst schreiben.

Das CUDALink Paket von Mathematica liefert folgende Funktionen ganz ohne zusätzliche Kosten:

  • Zugriff auf die automatischen Interface-Builder, Import/Export-Funktionen und Visualisierungsfunktionen von Mathematica
  • Zugriff auf die betreuten Mathematica Datenbanken
  • Unterstützung für Arithmetik mit einfacher und doppelter Genauigkeit
  • Möglichkeit, benutzerdefinierte CUDA Programme in Mathematica zu laden
  • Skalierbarkeit für mehrere Geräte
  • Integration mit existierenden Mathematica Technologien wie Remote Sessions

Mehr Infos zu High Performance Computing mit Wolfram Mathematica.

Weitere Ressourcen

  • Mathematica GPU Computing Leitfaden [hier]
  • Mathematica CUDALink Tutorial [hier]
  • Mathematica OpenCLLink Tutorial [hier]
  • CUDA Programmierung in Mathematica – Wolfram Whitepaper [hier]

Beispiel: Durchführung einer Canny-Kantenerkennung

CUDA Canny Edge Performing Canny Edge

Beispiel: Simulation eines zufälligen Spaziergangs

List Line Plot Code

List Line Plot

Empfohlene professionelle Produkte
Zur Verwendung von Mathematica's CUDALink ist erforderlich:
  • Betriebssystem: Windows, Linux oder Mac OS X, 32-Bit oder 64-Bit Architektur
  • NVIDIA CUDA-fähige Produkte
  • Mathematica 8.0 oder besser
Die leistungsfähigen GPU Computing Funktionen von Mathematica wurden auf Tesla und Quadro GPU Computing Produkten entwickelt und erfordern aktuelle CUDA-fähige NVIDIA Grafikprozessoren.

Tesla und Quadro GPU Computing Produkte werden speziell für maximale Rechenleistung und höchste numerische Präzision entwickelt und werden von führenden Herstellern professioneller Systeme angeboten und unterstützt.

Vorteile von Tesla
Maximale Rechenleistung
> Extrem schnelle Double-Precision-Berechnungen
> Großer Speicher
> Extrem schnelle, bidirektionale PCIe-
   Datenübertragung
> NVIDIA GPUDirect™ mit InfiniBand
Besonders zuverlässig
> ECC Speicher
> Rigorose Stress Tests
Umfassende Unterstützung
> Professionelles Support-Netzwerk
> Integration in OEM-Systeme
> Längerer Produktlebenszyklus
> 3 Jahre Gewährleistung
> Cluster- und Systemverwaltungstools
   (Serverprodukte)
> Unterstützung für Windows Remote Desktop
 
Empfohlene Tesla & Quadro Konfigurationen
Highend Workstation
> Zwei Tesla C2050 oder C2070 Grafikprozessoren
> Quadro NVS 295
> zwei Quad-Core CPUs
> 12 GB Systemspeicher
Mid-Range Workstation
> Tesla C2050 oder C2070 Grafikprozessor
> Quad-core CPU
> 8 GB Systemspeicher
Einstiegs-Workstation
> Quadro 4000 Grafikprozessor
> Quad-Core CPU
> 4 GB Systemspeicher

NVIDIA Tesla und Quadro Produkte sind bei allen führenden OEMs für professionelle Workstations erhältlich. Nur Tesla GPU Computing Produkte werden speziell für den Einsatz in Compute-Clustern entwickelt und qualifiziert.

Weitere Partner und Händler

Eine komplette Liste empfohlener Tesla Anbieter finden Sie hier.



 
 
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