如何使用GPU進行數學

Question

我正在尋找利用GPU來碾壓某些方程式，但無法弄清楚如何從C＃訪問它。我知道XNA和DirectX框架允許您使用着色器來訪問GPU，但是如何在沒有這些框架的情況下訪問它？

Answer 1

我還沒有從C＃做過，但基本上你使用CUDA（假設你在這裏使用nVidia卡，當然）SDK和CUDA工具包來實現它。

nVidia已經移植（或寫入？）BLAS實現以用於支持CUDA的設備。他們提供了大量關於如何進行數字運算的示例，但您必須弄清楚您將如何從C＃中解脫出來。我敢打賭，你將不得不用非託管的C或C++編寫一些東西並與之鏈接。

如果您不想使用C＃，請查看Theano。這對您的需求可能有點矯枉過正，因爲他們正在構建一個框架，用於從Python進行GPU的機器學習，但是......它的工作原理非常好。

Answer 2

Brahma（LINQ to GPU）？

得愛LINQ！

Answer 3

恐怕我在使用GPU方面的知識在理論上超出了爲DirectX/XNA編寫着色器並且與CUDA（NVidia特定版本）有點關係。不過，我已經聽說了很多關於OpenCL（開放計算語言）的知識，它允許您運行OpenCL智能推送到顯卡的算法，或者如果您沒有兼容的GPU，可以在CPU上運行。

您在GPU上運行的代碼必須專門寫在OpenCL的C99子集中（如果這不符合您的要求，因爲您已經問過如何從C＃中使用它），但超出了您的數字運算算法，您可以使用C＃編寫應用程序的其餘部分，並通過使用Open Toolkit很好地協同工作;

http://www.opentk.com/

Answer 4

如果你的GPU是NVIDIA，你可以使用CUDA。

這裏有一個例子，解釋所有的鏈，包括一些C/C++代碼：CUDA integration with C#

而且還有一個CUDA.NET庫調用可以在這裏找到：CUDA.NET

如果你的GPU是ATI ，那麼有ATI Stream。 .NET支持對我來說不太清楚。也許Open Toolkit Library有它，通過OpenCL支持。

最後，有一個名爲「Accelerator」的微軟研究項目，該項目有一個可在任何硬件（只要它支持DirectX 9）上工作的託管包裝器。

Answer 5

有兩種選擇，如果你不想惹的P/Invoke的東西和非託管代碼：

1. 使用提到CUDA.NET庫。它工作得很好，但它的目標是CUDA，所以只有nVidia卡。如果你想解決更復雜的問題，你必須學習CUDA，編寫你自己的內核（用C語言編寫），用nvcc進行編譯，並通過這個庫從C＃執行。
2. 使用Microsoft Research Accelerator。這是MS Research構建的一個很好的庫，它可以在任何有很多內核（多核nVidia/ATI GPU和多核處理器）上運行代碼。它完全獨立於平臺。使用它，我對結果印象深刻。在C＃中使用加速器也有很好的tutorial。

第二種選擇是我推薦，但是如果你堅持使用nVidia GPU沒有問題 - 第一種方法可能會更快。

Answer 6

我已經在C＃中利用NVIDIA的CUDA庫和.NET的P/invoke完成了它。這需要一些謹慎的內存管理和對CUDA庫的詳細瞭解。這種技術可以與任何你想在C中創建的定製GPU/CUDA內核結合使用，因此這是一種非常強大的靈活方法。

如果您想節省很多精力，您可以從CenterSpace軟件（我工作的人）購買NMath Premium，並且您可以在幾分鐘內在C＃上運行NVIDIA GPU上的大問題。 NMath Premium是一個大型的C＃/。NET數學庫，它可以在GPU上運行大部分LAPACK和FFT，但如果硬件不可用或者問題大小不合理，則會退回CPU。