GPU compatibility
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 20/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Ambito
- backend, performance
Direzione di ricerca
Non vengono indicati file, test o punti di ingresso. Inizia mappando il percorso di applicazione dei piani della libreria C e le relative dipendenze da FFTW, quindi valuta se cuFFT e le altre operazioni sui piani possono supportare CUDA/CU arrays. Il lavoro è completato quando è definito un ambito compatibile con la GPU ed è disponibile un’implementazione validata per applicare piani precalcolati.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
I wonder if it would be realistic and/or a goal to make the library GPU compatible. With that I mean only the crucial part of applying a pre-computed plan to a CUDA / CU Array.
This is probably a bit tricky in the c library. While the FFTW parts could probably be bound to the appropiate CUDA implementations (there is cuFFT), it would need adjustments for the other plans. Personally I have no experience with CUDA in C, but in Julia a bit and looked at the old pure version of the SH plans and it seemed at least plausible that this would be doable there, but maybe I also overlooked something.
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 282
- Fork
- 27
- Merge medio
- 53m
- PR unite (30g)
- 1
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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