DL Frameworks
Deep Learning Frameworks Deep learning (DL) frameworks offer building blocks for designing, training, and validating deep neural networks through a high-level programming interface. Widely-used DL frameworks, such as PyTorch, JAX, TensorFlow, PyTorch Geometric, DGL, and others, rely on GPU-accelerated libraries, such as cuDNN, NCCL, and DALI to deliver high-performance, multi-GPU-accelerated train
CUDAもOpenCLも使えるC++向け線形代数ライブラリViennaCLの紹介（はじめに） - Qiita
あなたの重い計算はどこから？私は行列計算から！ という風邪薬のCMがそろそろ聞こえてくる冬の寒い中皆様いかがお過ごしですか。 重い行列計算どうしようと悩んでいる方、行列計算を高速化する方法としてGPGPUの出番です。 ただ、GPGPUやろうとすると、CUDAとOpenCLがあってどっちやればいいんやねん！！ってなりますよね。 そんなあなたに、ViennaCLをオススメします！ 名前の通り、元はOpenCLを対象としたライブラリだったのですが、いつしかCUDAもOpenMPも使えるようになってました。 特徴をまとめると以下の様な感じです。 OpenCL対応 CUDA対応 OpenMP対応 C++用ヘッダライブラリ boost::uBLASと互換性のあるインターフェース 最後のインターフェースが個人的には重要で、これのおかげでポータビリティがあがってとても開発がしやすいです。 しかもよくあるL
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