배정 밀도의 최신 GPU를 사용하여 Python을 사용한 과학적 컴퓨팅

여기 누구든지 파이썬을 통해 차세대 (예 : K20) GPU와 함께 배정도 과학 컴퓨팅을 사용 했습니까?

이 기술이 빠르게 발전하고 있음을 알고 있지만 현재이를 수행하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? GPU는 인기있는 과학 Python 라이브러리 numpy 및 scipy의 범위를 벗어 났으며 theano를 사용하고 싶었지만 GPU에는 float32 정밀도 만 사용하는 것 같습니다. 나는 구글이 파이썬 GPU에 대한 검색 결과를 제공 할 수 있다는 것을 알고 있지만 제조사를 만나기 위해 있거나하지 않을 수도있는 프로젝트 목록보다 더 많은 통찰력을 원합니다.

python gpu precision

— 가위
소스

이것이 필요하다면 PyOpenCL을 사용 했을 것입니다 . 범용 GPU 코딩은 여전히 수준이 낮습니다 (OpenCL C 인터페이스를 사용해보십시오). 그러나 PyOpenCL은 가능한 한 추상적으로 보이고 그 뒤에 상당한 추진력이있는 것으로 보입니다.

— boyfarrell 2016 년

"new generation" should be fairly similar to earlier Tesla series with double precision, with probably the only caveat being CUDA/driver version. So double precision methods that work with Tesla (e.g. M2070) and the current CUDA/Driver version should also work the K20.

— internetscooter

Maybe here(stackoverflow.com/questions/5957554/python-gpu-programming) might give some help to you.

— eusoubrasileiro

Theano have a new GPU back-end that support float64. It is not complete yet, but we will anouce it in beta status this week.

— nouiz

Thanks @nouiz - I'd suggest adding your comment as an answer when you make the release.

— Aron Ahmadia

I don't know why I put this answer in a comment...

If I needed this I would probably use PyOpenCL. General purpose GPU coding is still quite low level (try OpenCL C interface, it's tough going). Yet PyOpenCL seems to abstract as much as possible and appears to have considerable momentum behind it.

— 보이 파렐
소스

그렇습니다. 나는 때때로 같은 일을한다.

— 제프 옥스 베리