Qualcuno qui ha usato il calcolo scientifico a doppia precisione con GPU di nuova generazione (ad es. K20) tramite Python?
So che questa tecnologia è in rapida evoluzione, ma qual è il modo migliore per farlo attualmente? La GPU è fuori portata per le famose librerie scientifiche di Python numpy e scipy, e avrei voluto usare theano ma sembra usare solo la precisione float32 per GPU. Sono consapevole che Google può fornire risultati di ricerca per python gpu, ma spero in una visione più approfondita di un elenco di progetti che potrebbero essere o meno sulla buona strada per incontrare il loro creatore.
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Se ne avessi bisogno probabilmente userei PyOpenCL . La codifica GPU per scopi generici è ancora piuttosto bassa (prova l'interfaccia OpenCL C, è difficile). Tuttavia PyOpenCL sembra astrarre il più possibile e sembra avere un notevole slancio dietro di esso.
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boyfarrell,
la "nuova generazione" dovrebbe essere abbastanza simile alla precedente serie Tesla con doppia precisione, con probabilmente l'unica avvertenza nella versione CUDA / driver. Quindi i metodi di doppia precisione che funzionano con Tesla (ad es. M2070) e l'attuale versione CUDA / Driver dovrebbero funzionare anche con il K20.
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internetscooter,
Forse qui ( stackoverflow.com/questions/5957554/python-gpu-programming ) potrebbe esserti di aiuto.
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eusoubrasileiro,
Theano ha un nuovo back-end GPU che supporta float64. Non è ancora completo, ma lo analizzeremo nello stato beta questa settimana.
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nouiz,
Grazie @nouiz - Suggerirei di aggiungere il tuo commento come risposta quando effettui il rilascio.
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Aron Ahmadia,