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Grafikprozessor-Programmierung
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Parallele Berechnungen - Einführung

Um mit GPU Computing zu beginnen, wählen Sie zunächst die Lösung, die Ihren Anforderungen am besten entspricht. Erweitern Sie Ihr Programm einfach um eine Grafikprozessor-beschleunigte Bibliothek, fügen Sie Ihrem Code einige Grafikprozessor-Direktiven hinzu oder entwickeln Sie eigene parallele Algorithmen. Zur Beschleunigung Ihrer Anwendungen sind auch Kombinationen dieser Ansätze möglich:

 

CUDA Toolkit herunterladen

Diese Version unterstützt
die Entwicklung mit Grafikprozessoren
mit der Kepler Architektur.
 

Bibliotheken

Ersetzen Sie MKL, IPP, FFTW oder andere häufig verwendete Bibliotheken durch Grafikprozessor-beschleunigte Bibliotheken.

Grafikprozessor-beschleunigte Bibliotheken:

 
 

Lineare Algebra:

 
 

Signal- und Bildverarbeitung:

 
 

Weitere Grafikprozessor-beschleunigte Bibliotheken >

Grafikprozessor-Direktiven

Schleifen in Fortran- oder C-Code mit OpenACC-Direktiven automatisch parallelisieren

OpenACC-Direktiven für Beschleuniger

OOpenACC-Direktiven für Beschleuniger
  • Einfach: Anweisungen einfach in den Code integrieren.
  • Offen: Läuft auf CPU oder Grafikprozessor.
  • Leistungsfähig: Innerhalb von Minuten die Leistung des Grafikprozessors nutzen.
 
 

Anmeldung für die 30-tage Trial-Lizenz >

Programmiersprachen

Parallele Anwendungen und Bibliotheken in bekannten Programmiersprachen entwickeln.

CUDA C/C++

CUDA C/C++
Grafikprozessor-Beschleunigung für C und C++ Anwendungen
 
 

CUDA Fortran

CUDA Fortran
GGrafikprozessor-Beschleunigung für Fortran-Anwendungen
 
 

Einstieg in die direkte Beschleunigung mit:

  • Python
  • .NET
  • Others
 
 

Weitere Programmiersprachen-Lösungen >

 
 
 
 
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