Alguém aqui usou computação científica de precisão dupla com GPUs de nova geração (por exemplo, K20) por meio de Python?
Sei que essa tecnologia está evoluindo rapidamente, mas qual é a melhor maneira de fazer isso atualmente? A GPU está fora do escopo das bibliotecas científicas populares do Python, numpy e scipy, e eu queria usar o theano, mas parece usar apenas a precisão float32 da GPU. Estou ciente de que o google pode fornecer resultados de pesquisa para python gpu, mas espero ter mais informações do que uma lista de projetos que podem ou não estar a caminho de encontrar seu criador.
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Se eu precisasse disso, provavelmente usaria o PyOpenCL . A codificação GPU de uso geral ainda é de nível bastante baixo (tente a interface OpenCL C, é difícil). No entanto, o PyOpenCL parece abstrair o máximo possível e parece ter um impulso considerável por trás dele.
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boyfarrell
"nova geração" deve ser bastante semelhante à série Tesla anterior com dupla precisão, provavelmente a única ressalva sendo a versão CUDA / driver. Portanto, os métodos de precisão dupla que funcionam com Tesla (por exemplo, M2070) e a versão atual CUDA / Driver também devem funcionar com o K20.
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internetscooter
Talvez aqui ( stackoverflow.com/questions/5957554/python-gpu-programming ) possa ajudá-lo.
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Eusoubrasileiro 29/07
Theano tem um novo back-end de GPU que suporta float64. Ainda não está completo, mas iremos divulgá-lo no status beta esta semana.
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nouiz
Obrigado @nouiz - sugiro adicionar seu comentário como resposta quando você fizer o lançamento.
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Aron Ahmadia