KappAkuda -Modul, um einen einfachen Zugriff auf NVIDIA CUDA von Python mit der Kappa-Bibliothek zu erhalten
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Zugriff Nvidia. Nvidia cuda. Cuda Kappa-Bibliothek Kernel-Scheduler

KappAkuda Beschreibung

Modul, um einen einfachen Zugang zu NVIDIA CUDA von Python mit der Kappa-Bibliothek zu erhalten KappAcuda macht die Verwendung von Cuda von Python noch einfacher - mit Speichermanagement und einem Kernel-Scheduler. Das Hauptziel von Kappa ist es, die Erstellung einer anspruchsvollen, leistungsstarken und komplexen Verarbeitung zu ermöglichen, die einfache und benutzerfreundliche Schnittstellen beibehalten. Kappa sorgt für die Erstellung von Prozessen mit dynamischer Größen, Planen und interaktiver Ausführung für C- und CUDA-Kernel, um Daten effizient mit den verfügbaren Ressourcen zu verarbeiten.Kappa bietet eine Bibliothek zur Erstellung von Prozessen zur Verwendung von Prozessen zur Verwendung von Kombinationen von CPUs und einer GPU für Aufgaben. Innerhalb eines einzelnen Host-Programms kann für jede CUDA GPU-mithilfe aller GPUs ein Kappa-Prozess erstellt werden. Jeder Kappa-Prozess kann alle Multiprozessoren jeder GPU nutzen, alle CPUs des Hostsystems freigeben, ihren eigenen separaten Namespace haben und einen eigenen separaten CudA-Kontext haben. Die Kappa-Bibliothek bietet: * Zugriff auf die GPU und den instanziierten Kernel Eigenschaften zur Laufzeit * NVCC und CUDA JIT Compilation Loading Loading * vollständig C ++, C ++ OpenMP und C ++, C ++ OpenMP und CUDA-Kernel-Ausführung * Dynamische Dimensionierung von Daten und Kernel-Aufruf * Dynamische Planung und Stornierung der Ausführung verwandter Schritte * Funktionsaufkleber der Prozessebene (benannt oder anonym Subroutinen und benannte Funktionen) Auf der dynamisch geplanten Ausführung von Mischungen von C ++ - und CUDA-Kernels errichtet * Betreff-Domain-Erweiterbarkeit Die Kappa-Bibliothek wurde so konzipiert, dass er denn beispielhaft kann, indem er zum Beispiel: * interaktive oder Chargenfähigkeit für eine schnelle Entwicklung oder Prüfung, * Ressourcenmanagement ( Konstruktor, Destruktor und automatische Datenkopie), * ausfallsicheres Standardverhalten, * Thread-Safe-Verriegelung, * und Ausnahmebehandlung. Anforderungen: · Python

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