Wie kann ich auf einem GPU-Array ein bereits geschrieben konkurrierendes Programm zum Laufen bringen?

Question

Ich habe ein neuronales Netzwerk in Erlang geschrieben, und ich kaufte eine GeForce GTX 260-Karte mit einem 240 Core-GPU auf sich. Ist es trivial zu verwenden CUDA als Klebstoff dies auf der Grafikkarte ausgeführt werden?

Answer 1

Nein, CUDA ist keine triviale Angelegenheit.

Das CUDA-Programmiermodell verwendet grundsätzlich C (mit einigen Ergänzungen), sondern um die meisten der GPGPU Fähigkeiten zu bekommen würden Sie müssen sicherstellen, dass Ihre Algorithmen, um die CUDA-Richtlinien folgen. (Siehe NVidia CUDA-Programmierhandbuch )

Zum Beispiel, um die beste Speicherleistung (irgendwo um 70Gbps) Sie mit koaleszierenden Speicher im Streaming-Modus zugreifen müssen zu bekommen, auch Zweige sind sehr teuer auf dem GPUs, so dass Sie conditionals so weit wie möglich vermeiden sollten. Schauen Sie sich die Führung und Proben mit dem SDK zur Verfügung gestellt, werden sie einen ausgezeichneten Ausgangspunkt bieten

Answer 2

Ich wünschte, ich könnte Ihnen sagen, wie dies mit Erlang zu tun ... ;-), aber zumindest, Satnam Singh bei MS-Forschung hat einige sehr interessante Arbeit mit Haskell (Lava) und F # getan. Vielleicht kann dieses Papier Ihnen etwas Intuition geben, wie es könnte getan werden:

http://research.microsoft.com/en-us/people/ satnams /