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Programación para la GPU
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Cómo empezar a programar para la GPU

Empieza a programar rápidamente para la GPU utilizando la solución que mejor se adapte a tus necesidades. Tienes varias opciones: utilizar una librería acelerada en la GPU, añadir unas cuantas directivas de programación a tu código o diseñar tus propios algoritmos paralelos. También puedes combinar todos estos métodos para acelerar las aplicaciones:

 

Descarga el Toolkit de CUDA

Esta versión permite
desarrollar código para GPUs
con arquitectura Kepler
 

Librerías aceleradas en la GPU

Busca una librería acelerada en la GPU para sustituir a MKL, IPP, FFTW y otras librerías conocidas.

Librerías:

 
 

Linear Algebra:

 
 

Procesamiento de señales e imágenes:

 
 

Más librerías aceleradas en la GPU >

directivas de aceleración GPU

Paraleliza automáticamente los bucles de código Fortran o C utilizando las directivas de OpenACC.

Directivas de OpenACC para aceleradores

OpenACC Directives
  • Fácil: basta introducir las instrucciones en el código.
  • Abierto: se ejecuta en la CPU o la GPU.
  • Potente: puedes tener aceleración en la GPU en cuestión de minutos.
 
 

Regístrate para probar CAPS gratis durante 30 días >

Lenguajes de programación

Desarrolla tus propias aplicaciones y librerías de código paralelo con los lenguajes de programación que ya conoces.

CUDA C/C++

CUDA C/C++
Aceleración en la GPU para aplicaciones C y C++.
 
 

CUDA Fortran

CUDA Fortran
Aceleración en la GPU para aplicaciones Fortran
 
 

Introduce aceleración directamente con:

  • Python
  • .NET
  • Others
 
 

Soluciones para otros lenguajes de programación >

 
 
 
 
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