Quelqu'un ici a-t-il utilisé le calcul scientifique en double précision avec des GPU de nouvelle génération (par exemple K20) via Python?
Je sais que cette technologie évolue rapidement, mais quelle est la meilleure façon de le faire actuellement? Le GPU est hors de portée des bibliothèques scientifiques Python numpy et scipy, et j'avais voulu utiliser theano mais il semble n'utiliser que la précision float32 pour le GPU. Je suis conscient que google peut fournir des résultats de recherche pour python gpu, mais j'espère avoir plus d'informations qu'une liste de projets qui peuvent ou non être en route pour rencontrer leur créateur.
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Si j'avais besoin de cela, j'utiliserais probablement PyOpenCL . Le codage GPU à usage général est encore assez bas (essayez l'interface OpenCL C, c'est difficile). Pourtant, PyOpenCL semble abstrait autant que possible et semble avoir un élan considérable derrière cela.
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boyfarrell
"nouvelle génération" devrait être assez similaire à la série Tesla précédente avec une double précision, avec probablement la seule mise en garde étant la version CUDA / pilote. Les méthodes à double précision qui fonctionnent avec Tesla (par exemple M2070) et la version actuelle de CUDA / Driver devraient également fonctionner avec le K20.
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internetscooter
Peut-être qu'ici ( stackoverflow.com/questions/5957554/python-gpu-programming ) pourrait vous aider.
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eusoubrasileiro
Theano a un nouveau back-end GPU qui prend en charge float64. Il n'est pas encore terminé, mais nous le publierons en version bêta cette semaine.
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nouiz
Merci @nouiz - je suggère d'ajouter votre commentaire comme réponse lorsque vous effectuez la publication.
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Aron Ahmadia