Có ai ở đây đã sử dụng tính toán khoa học chính xác gấp đôi với GPU thế hệ mới (ví dụ K20) thông qua Python chưa?
Tôi biết rằng công nghệ này đang phát triển nhanh chóng, nhưng cách tốt nhất để làm điều này hiện nay là gì? GPU nằm ngoài phạm vi của các thư viện Python khoa học phổ biến numpy và scipy, và tôi đã muốn sử dụng theano nhưng dường như chỉ sử dụng độ chính xác float32 cho GPU. Tôi biết rằng google có thể cung cấp kết quả tìm kiếm cho python gpu, nhưng tôi hy vọng có cái nhìn sâu sắc hơn danh sách các dự án có thể hoặc không thể trên đường gặp nhà sản xuất của họ.
4
Nếu tôi cần điều này có lẽ tôi sẽ sử dụng PyOpenCL . Mã hóa GPU mục đích chung vẫn còn ở mức khá thấp (thử giao diện OpenCL C, sẽ rất khó khăn). Tuy nhiên, PyOpenCL dường như trừu tượng hết mức có thể và dường như có động lực đáng kể đằng sau nó.
—
boyfarrell
"Thế hệ mới" nên khá giống với dòng Tesla trước đó với độ chính xác gấp đôi, có lẽ cảnh báo duy nhất là CUDA / phiên bản trình điều khiển. Vì vậy, các phương pháp chính xác kép hoạt động với Tesla (ví dụ M2070) và phiên bản CUDA / Driver hiện tại cũng sẽ hoạt động với K20.
—
internetscooter
Có lẽ ở đây ( stackoverflow.com/questions/5957554/python-gpu-programming ) có thể giúp bạn một số trợ giúp.
—
eusoubrasileiro
Theano có một back-end GPU mới hỗ trợ float64. Nó vẫn chưa hoàn thành, nhưng chúng tôi sẽ giới thiệu nó ở trạng thái beta trong tuần này.
—
nouiz
Cảm ơn @nouiz - Tôi khuyên bạn nên thêm nhận xét của mình làm câu trả lời khi bạn phát hành.
—
Aron Ahmadia