¿Alguien ha usado computación científica de doble precisión con GPU de nueva generación (por ejemplo, K20) a través de Python?
Sé que esta tecnología está evolucionando rápidamente, pero ¿cuál es la mejor manera de hacer esto actualmente? GPU está fuera del alcance de las bibliotecas científicas populares de Python numpy y scipy, y quería usar theano pero parece que solo usa precisión float32 para GPU. Soy consciente de que Google puede proporcionar resultados de búsqueda para Python GPU, pero espero obtener más información que una lista de proyectos que pueden o no estar en camino de conocer a su creador.
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Si lo necesitara, probablemente usaría PyOpenCL . La codificación de GPU de uso general todavía es de nivel bastante bajo (prueba la interfaz OpenCL C, es difícil). Sin embargo, PyOpenCL parece abstraer tanto como sea posible y parece tener un impulso considerable detrás de él.
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boyfarrell
"nueva generación" debería ser bastante similar a la serie anterior de Tesla con doble precisión, y probablemente la única advertencia sea la versión CUDA / driver. Por lo tanto, los métodos de doble precisión que funcionan con Tesla (por ejemplo, M2070) y la versión actual de CUDA / Driver también deberían funcionar con el K20.
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internetscooter
Tal vez aquí ( stackoverflow.com/questions/5957554/python-gpu-programming ) pueda brindarle ayuda.
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eusoubrasileiro
Theano tiene un nuevo back-end de GPU que admite float64. Todavía no está completo, pero lo anunciaremos en estado beta esta semana.
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nouiz
Gracias @nouiz: te sugiero agregar tu comentario como respuesta cuando realices el lanzamiento.
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Aron Ahmadia