ArrayFire

图形处理器通用加速库
授权协议 BSD
开发语言 C/C++
所属分类 程序开发、 图形/图像处理
软件类型 开源软件
地区 不详
投 递 者 竺辉
操作系统 跨平台
开源组织
适用人群 未知
 软件概览

ArrayFire(阵列火)是一个通用库,它简化了开发针对并行和大规模并行架构(包括CPU,GPU和其他硬件加速设备)的软件的过程。


ArrayFire的一些好处包括:

-易于使用,稳定,记录良好的API
-严格测试性能和准确性
-商业友好的开源许可
-ArrayFire的商业支持
访问arrayfire.com阅读有关ArrayFire的更多好处的信息

ArrayFire为软件开发人员提供了驻留在加速器af :: array对象上的高级数据抽象。开发人员编写的代码在ArrayFire阵列上执行操作,而ArrayFire阵列又自动转换为在计算设备上执行的近乎最优的内核。

ArrayFire成功应用于从低功耗手机到支持GPU的高功率超级计算机等各种设备。 ArrayFire运行在来自所有主要供应商(Intel,AMD,ARM)的CPU,来自知名制造商(NVIDIA,AMD和Qualcomm)的GPU,以及Windows,Mac和Linux上的各种其他加速器设备上。

  • 前言 在《玩转 ArrayFire:06 矢量化介绍》中,我们已经了解到几种使用 ArrayFire 对代码进行向量化的方法,在这一篇中,我们将继续学习 ArrayFire 的数组和矩阵操作。 一、数组和矩阵操作函数      ArrayFire 提供了几种不同的操作数组和矩阵的方法。这些方法或函数包括如下几种: 函数名 含义 moddims() 在不改变数据的情况下改变数组的维数 array()

  • 前言 ArrayFire 是 AcelerEyes 为用户及程序员在 C、C++、Fortran 及Python 提供快速数据并行程序的一个软件平台,ArrayFire 提供了简单的高级矩阵抽象函数而不是低级的 GPU APIs,诸如CUDA、OpenCL、OpenGL,可以让科学家、工程学家以及经济学家充分利用GPU的硬件优势。ArrayFire 提供了上千个转换为 GPU 的函数,包括线性代数

  • 前言 在《玩转 ArrayFire:03 第一个 ArrayFire 程序》中,我们已经创建第一个 ArrayFire 程序,然而却没有深入了解 ArrayFire 的用法,在这一篇中,我们将继续学习 ArrayFire 的具体用法。 一、array 支持的数据类型      ArrayFire 提供了一个通用的容器对象,在 array 上执行函数和数学操作。该数组 array 可以表示许多不同的

  • 前言 在《玩转 ArrayFire:11 计时函数》中,我们已经了解到 ArrayFire 的计时函数,在这一篇中,我们将继续学习 ArrayFire 的并行 for 循环:GFOR ,即在 GPU 或设备上同时运行多个独立的循环。 一、概述      GFOR 可以在 GPU 或设备上同时启动 for 循环的所有迭代,只要迭代是独立的。标准的 for 循环按顺序执行每个迭代,而 ArrayFir

  • array读写 函数 描述 array af::readArray ( const char * filename, const char * key ) 读取array 参数: [in] filename 是磁盘上位置的路径 [in] key 是要读取的数组的标签/名称。密钥需要完全匹配。 返回类型:按key读取的数组 注意: 如果未找到key,此函数将抛出异常。 array af::readA

  • 索引 函数 描述 seq(N) seq(begin, end) seq(begin, end, step) 定义 0 到 N-1 之间的范围 定义 begin 和 end 之间的范围 按步长值定义开始和结束跨步之间的范围 end 表示维度的最后一个元素 span 代表整个维度的跨度 af::array 数组的成员函数 描述 row(i) 或 col(i) 指定单行/列 rows(first,las

  • 前言 目前,程序员和数据科学家希望利用快速并行计算设备的优势。为了从当前的并行硬件和科学计算软件中获得最佳性能,有必要使用向量化代码。然而,编写向量化代码可能不是立即直观的。ArrayFire 提供了许多向量化给定代码段的方法。在本篇中,我们将介绍几种使用 ArrayFire 对代码进行向量化的方法,并讨论每种方法的优缺点。 一、通用/默认矢量化     就其本质而言,ArrayFire 是一个矢

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