এখানে কেউ কি পাইথনের মাধ্যমে নতুন প্রজন্মের (যেমন কে 20) জিপিইউগুলির সাথে ডাবল নির্ভুলতা বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং ব্যবহার করেছেন?
আমি জানি যে এই প্রযুক্তিটি দ্রুত বিকশিত হচ্ছে, তবে বর্তমানে এটি করার সর্বোত্তম উপায় কী? জিপিইউ জনপ্রিয় বিজ্ঞানসম্মত পাইথন লাইব্রেরিগুলিকে ন্যালি ও স্কিপি করার সুযোগের বাইরে নয়, এবং আমি থিয়ানো ব্যবহার করতে চেয়েছিলাম তবে এটি জিপিইউয়ের জন্য কেবল ফ্লোট 32 স্পষ্টতা ব্যবহার করতে পারে বলে মনে হয়। আমি সচেতন যে গুগল পাইথন জিপিইউর জন্য অনুসন্ধানের ফলাফল সরবরাহ করতে পারে তবে আমি এমন প্রকল্পগুলির তালিকার চেয়ে আরও অন্তর্দৃষ্টি প্রত্যাশা করছি যা তাদের প্রস্তুতকারকের সাথে দেখা করার পথে যেতে পারে বা নাও পারে।
4
আমার যদি এটির প্রয়োজন হয় তবে আমি সম্ভবত পাইওপেনসিএল ব্যবহার করব । সাধারণ উদ্দেশ্য জিপিইউ কোডিং এখনও বেশ নিম্ন স্তরের (ওপেনসিএল সি ইন্টারফেস চেষ্টা করুন, এটি শক্ত হচ্ছে)। তবুও পাইওপেনসিএল যতটা সম্ভব বিমূর্ত বলে মনে হচ্ছে এবং এর পিছনে যথেষ্ট গতি রয়েছে বলে মনে হয়।
—
বয়ফ্যারেল
"নতুন প্রজন্ম" ডাবল যথার্থতার সাথে পূর্ববর্তী টেসলা সিরিজের সাথে মোটামুটি সমান হওয়া উচিত, সম্ভবত একমাত্র ক্যাভ্যাটটি সিইডিএ / ড্রাইভার সংস্করণ। সুতরাং টেসলা (উদাহরণস্বরূপ M2070) এবং বর্তমান সিউডিএ / ড্রাইভার সংস্করণে ডাবল নির্ভুলতা পদ্ধতিগুলি কে -20 কাজ করা উচিত।
—
ইন্টারনেটস্কুটার
হয়তো এখানে ( stackoverflow.com/questions/5957554/python-gpu-programming ) আপনাকে কিছুটা সহায়তা দিতে পারে।
—
ইউসৌব্রাসিলিও
থিয়ানোতে একটি নতুন জিপিইউ ব্যাক-এন্ড রয়েছে যা ফ্লোট 64 সমর্থন করে। এটি এখনও সম্পূর্ণ নয়, তবে আমরা এই সপ্তাহে এটি বিটা স্থিতিতে উন্নত করব।
—
nouiz
ধন্যবাদ @ নউইজ - আপনি প্রকাশটি প্রকাশ করার সময় উত্তর হিসাবে আপনার মন্তব্য যুক্ত করার পরামর্শ দেব।
—
অরন আহমদিয়া