Concurrency 如何使已编写的并发程序在GPU阵列上运行？
我有一个用Erlang编写的神经网络，我刚买了一个GeForce GTX 260卡，上面有一个240核的GPU。作为胶水在图形卡上运行此功能是否很简单？不，使用CUDA不是一件小事 CUDA编程模型基本上使用C（还有一些附加），但是为了获得GPGPU的大部分功能，您必须确保您的算法遵循CUDA指南。（见附件）Concurrency 如何使已编写的并发程序在GPU阵列上运行？,concurrency,erlang,cuda,parallel-processing,gpu,Concurrency,Erlang,Cuda,Parallel Processing,Gpu,我有一个用Erlang编写的神经网络，我刚买了一个GeForce GTX 260卡，上面有一个240核的GPU。作为胶水在图形卡上运行此功能是否很简单？不，使用CUDA不是一件小事 CUDA编程模型基本上使用C（还有一些附加），但是为了获得GPGPU的大部分功能，您必须确保您的算法遵循CUDA指南。（见附件） 例如，为了获得最佳内存性能（大约70Gbps），您需要在流模式下通过合并访问内存，而且分支在GPU上的成本非常高，因此您应该尽可能避免使用条件。查看SDK提供的指南和示例，它们将提供一个极
例如，为了获得最佳内存性能（大约70Gbps），您需要在流模式下通过合并访问内存，而且分支在GPU上的成本非常高，因此您应该尽可能避免使用条件。查看SDK提供的指南和示例，它们将提供一个极好的起点我希望我能告诉您如何使用Erlang…；-），但至少，MS Research的萨特南·辛格（Satnam Singh）对哈斯克尔（熔岩）和F#做了一些非常有趣的工作。也许这篇论文可以给你一些直觉，让你知道如何做到这一点：
是的，这需要做很多工作。要获得显著的加速，您必须了解如何安排数据以及所提到的半扭曲和合并的概念。此外，我相信目标机器代码根据GPU系列的变化……可怕的问题，你可能想考虑在Erlang社区中提高这一点，它可能会激发Erlang！没有：我对此表示怀疑。erlang并发模型与CUDA或OpenCL等并发模型语言的性能不太好。我为erlang编写openCL绑定做了一些（尚未发表）的工作，但到目前为止，我看到的唯一一个真正的应用程序是快速矩阵变换。断开链接。Satnam的主页如下：