Julia:高性能 GPU 计算的编程语言 0条评论 2017-10-31 18:02    it168网站 原创 作者: 编译|田晓旭 编辑: 田晓旭 [IT168 评论]Julia是一种用于数学计算的高级编程语言,它不仅与Python一样易于使用,而且还与C一样快.Julia是出于性能考虑而创建的,它的语法与其他编程语言相似,但是却拥有和编译型语言相媲美的性能. 如今,在多核CPU和大型并行计算系统的编程中,Julia已经非常受欢迎了.随着Julia的发展,其在GPU计算中也受到了众多青睐.

Julia是一款高级高效为技术计算(technical computing)而设计的编程语言,其语法与其他计算环境类似.其为分布式计算和并行所设计,最知名的地方在于其接近C语言的高效率. 按开发者的话说,“我们希望这门开源语言像C一样快…像Python一样通用,像R做统计那么简单,像Perl做文本处理那么方便,像Matlab的线性代数一样强大,还和Shell一样可以把各种程序连接起来”. 打开Julia的首页http://julialang.org/,在一长串特性介绍后面,便是和各种语言的对比测

欢迎来到Julia 1.0的文档. 请阅读发布博客文章,了解该语言的一般概述以及自Julia v0.6以来的许多更改.请注意,0.7版本与1.0一起发布,以提供1.0版本之前的软件包和代码的升级路径.0.7和1.0之间的唯一区别是删除了弃用警告.有关自0.6以来的所有更改的完整列表,请参阅版本0.7的发行说明 介绍 传统上,科学计算需要最高的性能,然而领域专家却在日常工作中使用了较慢的动态语言,我们相信有很多很好的理由来支持这些应用程序的动态语言,而且我们并不期望它们的使用会减少.幸运的是,现代

编程界的新宠 Julia 发布 1.0 正式版本,多种优势集于一身2018-08-14 14:14 公司Julia 的累积下载次数超过 200 万,已被应用于自动驾驶汽车.机器人.3D 打印.精准医疗.增强现实.基因组学.能源交易.机器学习.金融风控和太空任务设计等多个领域. 此次 Julia 1.0 版本的发布,更是将商业用户越来越看重的稳定性与原有的快速.高生产力的特性结合起来,足以媲美 Python,R,C++和 Java 等编程语言. 众多来自科技.咨询和金融等行业的公司都有采用 Jul

有一门语言,它看起来像 Python ,感觉起来像 Lisp ,运行起来又像 C 一样快速,他就是Julia. 近年来,Julia 语言已然成为编程界的新宠,尤其在科学计算和人工智能领域炙手可热. 据 Julia Computing 的宣传,在七项基础算法的测试中,Julia 比 Python 快 20 倍,比 R 快 100 倍,比 Matlab 快 93 倍. 为什么 Julia 能做到这些,看一下它的开发者的初衷: "我们想要的是一种自由开源的语言,它同时拥有 C 的速度和 Ruby 的动

技术背景 Julia是一门为科学计算而生的编程语言,其着重强调了开源.生态与性能.从开源角度来说,相比于Matlab就要友好很多,用户可以免费使用,而且MIT协议应该是最宽松的开源协议之一(截图来自于参考链接3): 而生态则是对表的C/C++语言,我们都知道python是一门生态非常强大的编程语言,各种轮子很大程度上减少了学习成本和工作量,而julia的目标也是如此.最后在性能上是对标的python,我们都知道python作为一门解释性语言,在性能上有较大的牺牲.除非我们使用c++或者fortr

http://quant-econ.net/jl/learning_julia.html Julia最为号称和c媲美的运行速度,想python一下简单的语法,虽然发展还不完善,但任然值得去关注. Julia运行学习和python很像,现在安装好了之后就有了一个repl,设置好环境变量后就可以在任何地方调用它了 编写Julia脚本也很简单,sublime安装它的语法高亮和补全扩展就可以了 运行Julia脚本可以在cmd执行 Julia +脚本路径. 当然也可以安装ijulia,这样就可以使用jup

介绍 Google Cloud Dataflow是一种构建.管理和优化复杂数据处理流水线的方法,集成了许多内部技术,如用于数据高效并行化处理的Flume和具有良好容错机制流处理的MillWheel.Dataflow当前的API还只有Java版本(其实Flume本身是提供Java/C++/Python多种接口的,MillWheel也提供Java/C++的API). 相比原生的map-reduce模型,Dataflow有几个优点: 可以构建复杂的pipeline,在这不妨引用Google云平台的产品

GraphX原型论文 GraphX是Spark中用于图(e.g., Web-Graphs and Social Networks)和图并行计算(e.g., PageRank and Collaborative Filtering)的API,可以认为是GraphLab(C++)和Pregel(C++)在Spark(Scala)上的重写及优化,跟其他分布式图计算框架相比,GraphX最大的贡献是,在Spark之上提供一栈式数据解决方案,可以方便且高效地完成图计算的一整套流水作业. GraphX最先是

Spark是一个通用的分布式内存计算框架,本文主要研讨Spark的核心数据结构RDD的设计思路,及其在内存上的容错.内容基于论文 Zaharia, Matei, et al. "Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing" Proceedings of the 9th USENIX conference on Networked Systems

julia> function fib1(n) if n==1 return n else return n+fib1(n-1) end end fib1 (generic function with 1 method) julia> function fib2(n,s) if n == 1 return s+1 else return fib2(n-1,s+n) end end fib2 (generic function with 1 method) julia> fib1(10)

以下问题的出现及解决都基于"WIN7+CUDA7.5". 问题描述:当我编译运行<GPU高性能编程CUDA实战>中第4章所给Julia实例代码时,出现了显示器闪动的现象,现象很快消失,并在窗口右下角弹出"显示器驱动已停止响应,并且已恢复"的提示,而最终并未得到Julia应有的计算结果,在命令行窗口中显示了相应错误信息. 问题解决:开始 > NVIDIA Corporation > Nsight Visual Studio Edition 4.

计算框架: MapReduce:主要用于离线计算 Storm:流式计算框架,更适合做实时计算 stack:内存计算框架,快速计算 MapReduce设计理念: --何为分布式计算 --移动计算,而不是移动数据 4个步骤: 1.Splitting 2.Mapping:Map步骤有可能有多个Map task线程并发同时执行 3.Shuffing:合并和排序 4.Reducing Hadoop计算框架Shuffler 在mapper和reducer中间的一个步骤 可以把mapper的输出按照某种key

julia 是一门语法类似python 偏向主要用于科学计算的语言,julia吸收了很多其它语言的优点,内置了大量函数,使用起来很方便. 之前windows下的 julia repl(交互解释器)启动速度极慢,需要4秒以上,被我强烈的吐糟过. 现在的0.5 rc3 以及dev 0.6 已经解决了这个问题.启动速度0.7 秒左右.这个速度可以接受了. julia 官网 http://julialang.org/downloads/ 目前 从官网 Release Candidates 可以下载到 j

Petuum是一个机器学习专用分布式计算框架,本文介绍其架构,并基于文章 More Effective Distributed ML via a Stale Synchronous Parallel Parameter Server,NIPS 2013 重点探讨其核心内容SSP协议. 主要思想 Parameter server提供了一个易于读写Global模型参数的接口,而SSP协议允许distributed workers读写本地缓存中stale版本的参数(而不是每次都花大量时间时间等待cen

概述 mandelbrot julia Mandelbrot 对全体复数z,满足xn+1 =  xn2 + z从x0 = 0起,|x|随n值增加不趋于无穷大,则z属于Mandelbrot集 代码 #include <glut.h> int g_width, g_height; /********************************* input: z = a + bi MaxIteration,迭代次数上限 output: 灰度级n ************************

Iveely Computing 产生背景 08年的时候,我开始接触搜索引擎,当时遇到的第一个难题就是大数据实时并发处理,当时实验室的机器我们可以随便用,至少二三十台机器,可以,却没有程序可以将这些机器的计算性能整合起来,后来听说了Hadoop,但是当时的hadoop还很脆弱(记得没错是0.2.0),源码量也很少,用了很久,发现它不适合我们的搜索引擎. 后来没办法,我在程序中将爬虫和数据处理写成分布式网络通信的.但是导致代码非常臃肿,而且每一个应用程序的运行,都需要写一套网络通信和任务分布.09

RPC 编程 使用 RPC 编程是在客户机和服务器实体之间进行可靠通信的最强大.最高效的方法之一.它为在分布式计算环境中运行的几乎所有应用程序提供基础.本文介绍 RPC 客户机和服务器之间基本的事件流,然后讨论这些事件的运行时处理.本文按照功能分类介绍不同的例程. 简介 任何 RPC 客户机-服务器程序的重要实体都包括 IDL 文件(接口定义文件).客户机 stub.服务器 stub 以及由客户机和服务器程序共用的头文件.客户机和服务器 stub 使用 RPC 运行时库通信.RPC 运行时库提供

CPU和GPU实现julia           主要目的是通过对比,学习研究如何编写CUDA程序.julia的算法还是有一定难度的,但不是重点.由于GPU实现了也是做图像识别程序,所以缺省的就是和OPENCV结合起来. 一.CPU实现(julia_cpu.cpp)       //julia_cpu 采用cpu实现julia变换 #.;     );     );        cuComplex c(.,.);    cuComplex a(jx,jy);    ;i;i)        {

julia下载QQ.jl #=""" julia下载QQ.jl 从http://im.qq.com/pcqq/页面中提取出QQ的下载地址,并下载. 2016年4月1日 19:16:15 codegay """=# url=string("http://im.qq.com/pcqq/","?",time()) download(url,"qq.html") f=open("qq.

julia解无忧公主的数学时间097.jl #=""" julia解无忧公主的数学时间097.jl http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5ODEwMDQyNw==&mid=402225879&idx=1&sn=6ea8e1d5e6a2520ad65eb2713a98af6e&3rd=MzA3MDU4NTYzMw==&scene=6#rd 2016年3月29日 21:42:46 codegay 木有想法傻