[C#] c #으로 GPU 활용하기

[ 이 답변조차 꽤 오래되어 OCT 2017 편집 ]

이 답변의 대부분은 상당히 오래되었으므로 각 프로젝트가 어디에 있다고 생각하는지에 대한 업데이트 된 요약을 제공 할 것이라고 생각했습니다.

• GPU.Net (TidePowerd)-6 개월 정도 전에 시도해 보았지만 약간의 작업이 필요했지만 작동했습니다. 컴파일 타임에 C # 커널 코드를 cuda로 변환합니다. 불행히도 그들의 웹 사이트는 다운되었고 github은 몇 년 동안 업데이트되지 않았습니다.

• Cudafy- 오픈 소스이며 사용하기 매우 쉽습니다. 런타임에 C # 커널 코드를 cuda로 변환합니다 (직렬화 및 캐시 가능). CPU에서 동일한 커널 코드를 쉽게 실행할 수 있습니다 (주로 디버깅 용). 여러 GPU를 지원합니다. 여기에 다른 것보다 더 많은 예제가 있습니다. 다른 답변에서 언급 한 상용구 코드는 최소한이며 제 경우에는 코드 작동 방식에 대한 이해에 도움이되었습니다. Cuda / Nvidia 만 가능합니다. 불행히도 그들은 몇 년 동안 솔루션을 업데이트하지 않은 것으로 보입니다 (2015 년 최신 커밋-cuda 7.0 지원).

• 하이브리드 라이저 . C #을 CUDA로 컴파일하는 상용 솔루션. Visual Studio 마켓 플레이스 에서 무료 커뮤니티 에디션을 제공하고 github에서 샘플을 제공합니다 .

• 소비자 GPUS 를위한 무료 커뮤니티 에디션을 갖춘 AleaGPU 상업용 솔루션. 자세한 내용은 Daniel의 의견을 참조하십시오.

• 브라흐마-OpenCL을 통해 LINQ 표현식을 실행합니다 (따라서 AMD도 지원). 많은 문서 / 예제. 2011 년 마지막 업데이트.

• C $ -10 년 전에 마지막 개발이 이루어졌습니다 …

• Microsoft Accelerator- 더 이상 활발히 개발되고있는 것처럼 보이지 않습니다.

• 일부 다른 것 ( C ++ AMP , OpenTK-dead / Cloo )-이것들 중 다수는 바인딩 일뿐입니다. 즉 C #에서 GPU를 호출 할 수 있지만 커널 코드 (실제로 GPU에서 실행되는 코드)를 작성해야합니다. C 또는 OpenCL은 다른 언어를 사용하고 학습해야 함을 의미합니다.

내가 말했듯이 Cudafy는 다른 모든 것보다 Cudafy를 추천 할 것입니다-OpenCL과 Cuda에서 실행될 수 있다면 완벽 할 것입니다.

Suda 2013 편집 Cudafy를 사용하면 CUDA와 OpenCL 을 모두 컴파일 할 수 있으므로 모든 GPU에서 동일한 C # 코드를 실행할 수 있습니다. OpenCL 컴파일을 아직 테스트하지는 않았지만 환상적으로 들립니다.

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