PyCUDAのドキュメンテーションへようこそ! — PyCUDA-2011.2.2 documentation
PyCUDAのドキュメンテーションへようこそ!¶ PyCUDAは Nvidia‘ の CUDA 並列計算APIへの容易かつPythonicなアクセスを提供します。CUDA APIにはいくつかのラッパーが既に存在しますが、なぜPyCUDAが必要なのでしょうか? オブジェクトのクリーンアップはオブジェクトの寿命と結びついています。これはC++で RAII と呼ばれています。RAIIはメモリリークやクラッシュのない正しいコードを記述することを容易にします。PyCUDAはメモリの依存状態を知っており、(例えば)コンテキスト内の全てのメモリが開放されるまでコンテキストを手放しません。 利便性。 pycuda.compiler.SourceModule や pycuda.gpuarray.GPUArray のような抽象化によって、NvidiaのCベースランタイムと比較して、CUDAプログラミングの利便
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初めて気がつく瞬間 子どもと一緒に過ごすようになってから、初めて食べるものの反応を楽しみにしてきた。初めてのコーラとか、初めてのグミ、初めてのガリガリくんとか。明らかにおいしいものじゃなくてもいい。初めてのウニとか初めてのゴーヤとか。目を見開いて驚いたり、文字で表現し…
pycuda 2025.1.1 documentation
Welcome to PyCUDA’s documentation!¶ PyCUDA gives you easy, Pythonic access to Nvidia’s CUDA parallel computation API. Several wrappers of the CUDA API already exist–so why the need for PyCUDA? Object cleanup tied to lifetime of objects. This idiom, often called RAII in C++, makes it much easier to write correct, leak- and crash-free code. PyCUDA knows about dependencies, too, so (for example) it w
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