Телеграмм чат группы graalvm

Make sure that you have the CUDA Toolkit 10 or 10.1 installed on your Linux system with GPU with Maxwell architecture or later. If you want to use RAPIDS cuML your GPU must be of the Pascal generation or later.
Download and install GraalVM, the community edition is sufficient
Install grCUDA as described in the README.
For running the RAPIDS cuML example above, follow the instructions in the README in the GitHub repository for this blog.

источник

22:11пожаловаться #6

Oleg Shelajev in graalvm_ru

rapids cuml

источник

22:11пожаловаться #7

Oleg Shelajev in graalvm_ru

cuda toolkit

источник

22:11пожаловаться #8

Oleg Shelajev in graalvm_ru

whatever those words mean

источник

22:11пожаловаться #9

Oleg Shelajev in graalvm_ru

что мне нравится - это вот это

источник

22:12пожаловаться #10

Oleg Shelajev in graalvm_ru

# kernel source code in CUDA C
kernel_source = """__global__
void saxpy(int n, float alpha, float *x, float *y) {
  int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
  if (i < n) {
    y[i] = alpha * x[i] + y[i];
  }
}
"""

# build kernel from source and create callable
buildkernel = polyglot.eval(language='grcuda', string='buildkernel')
kernel = buildkernel(kernel_source, 'saxpy', 'sint32, float, pointer, pointer')

источник

22:12пожаловаться #11

Oleg Shelajev in graalvm_ru

берешь такой и из своего js делаешь новый кернел

источник

22:12пожаловаться #12

Oleg Shelajev in graalvm_ru

когда надо что-нибудь быстро посчитать )

источник

22:13пожаловаться #13

Daniel Matveev in graalvm_ru

почти все зашибись, кроме того что это плейн стринг