R Language
GPU- त्वरित कंप्यूटिंग
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GPU कंप्यूटिंग के लिए एक 'प्लेटफ़ॉर्म' की आवश्यकता होती है जो हार्डवेयर से कनेक्ट और उपयोग कर सके। इसे पूरा करने वाली दो प्राथमिक निम्न-स्तरीय भाषाएँ CUDA और OpenCL हैं। पूर्व में मालिकाना NVIDIA CUDA टूलकिट की स्थापना की आवश्यकता है और यह केवल NVIDIA GPU पर लागू है। उत्तरार्द्ध दोनों कंपनी (जैसे कि NVIDIA, AMD, Intel) और हार्डवेयर स्वतंत्र (CPU या GPU) है, लेकिन SDK (सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट किट) की स्थापना की आवश्यकता है। आर के माध्यम से एक जीपीयू का उपयोग करने के लिए आपको पहले इनमें से एक सॉफ्टवेयर को स्थापित करना होगा।
एक बार या तो CUDA टूलकिट या एक OpenCL SDK स्थापित हो जाता है, तो आप एक उपयुक्त R पैकेज स्थापित कर सकते हैं। लगभग सभी R GPU पैकेज CUDA पर निर्भर हैं और NVIDIA GPU तक सीमित हैं। इसमें शामिल है:
वर्तमान में केवल दो OpenCL सक्षम पैकेज हैं
चेतावनी - विभिन्न पर्यावरणीय चर और GPU प्लेटफार्मों के साथ विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए स्थापना मुश्किल हो सकती है।
gpuR gpuMatrix ऑब्जेक्ट्स
library(gpuR) # gpuMatrix objects X <- gpuMatrix(rnorm(100), 10, 10) Y <- gpuMatrix(rnorm(100), 10, 10) # transfer data to GPU when operation called # automatically copied back to CPU Z <- X %*% Y
gpuR vclMatrix ऑब्जेक्ट
library(gpuR) # vclMatrix objects X <- vclMatrix(rnorm(100), 10, 10) Y <- vclMatrix(rnorm(100), 10, 10) # data always on GPU # no data transfer Z <- X %*% Y