NVIDIA CUDA鼎鼎大名,不過(guò),從一開(kāi)始,該技術(shù)就為N卡獨(dú)享。
盡管已經(jīng)有一些工具能讓CUDA為OpenCL環(huán)境所用,但即便先進(jìn)如HIPCL也還是一款半自動(dòng)化工具,需要開(kāi)發(fā)者手動(dòng)干預(yù)。
好消息是,名為ZLUDA的新工具誕生了,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)可依然配置Intel核顯(6代酷睿Skylake及以上)的系統(tǒng)使用上CUDA加速。
盡管號(hào)稱(chēng)效率和本地化幾乎無(wú)異,但似乎僅被較好地用在Geekbench上。官方基于Linux的測(cè)試顯示,UHD 630核顯(Core i7-8700K)開(kāi)啟CUDA后跑分能到6333,雖然分?jǐn)?shù)比原生OpenCL的6482低,但部分測(cè)試子項(xiàng)中,CUDA加速還是起到了不小的buff加成作用,幅度最高有52%。
遺憾的是,有媒體嘗試從GitHub頁(yè)面下載ZLUDA后,在Tiger Lake筆記本上操作,Geekbench 5報(bào)錯(cuò)了……
責(zé)編AJX
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請(qǐng)教一下gpgpu上包括4個(gè)Riscv cpu和一個(gè)DPU, 沒(méi)有6678,要替換原來(lái)信號(hào)處理用的6678,該怎么在6678自帶的FFT接口和CUDA提供CUFFT函數(shù)庫(kù)選擇?
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神壇的,還是圍繞CUDA打造的一系列軟件生態(tài)。 ? 英偉達(dá)——CUDA的絕對(duì)統(tǒng)治 ? 相信對(duì)GPU有過(guò)一定了解的都知道,英偉達(dá)的最大護(hù)城河就是CUDA。CUDA在后端架構(gòu)上處于絕對(duì)的統(tǒng)
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