CUDALink公司`
CUDALink公司`

CUDAS解析矩阵

CUDAS解析矩阵[稀疏的,类型]

生成驻留在启用CUDA的GPU上的给定类型的稀疏矩阵。

详细信息和选项

  • 这个CUDALink公司必须使用加载应用程序需要[“CUDALink`”].
  • 使用的资源CUDAS解析矩阵不再使用时自动从GPU回收。
  • 中的数据CUDA解析矩阵可以通过以下方式检索正常.
  • 许多函数接受并返回CUDAS解析矩阵对象允许操作处理留在GPU上的数据。
  • 可能的类型CUDAS解析矩阵是:
  • 真实复杂
    “实际32”“ComplexReal32”
    “Real64”“ComplexReal64”

示例

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基本示例  (1)

首先,加载CUDALink公司应用程序:

创建GPU上的稀疏数据矢量:

CUDAS解析矩阵:

在GPU上计算点积(结果也位于GPU上):

范围  (1)

问询处  (1)

关于CUDA稀疏矩阵的信息:

可能的问题  (1)

正常CUDAS解析矩阵是一个备用阵列:

要获取基础数据,正常应用两次:

Wolfram Research(2022),CUDASparseMatrix,Wolfram语言函数,https://reference.wolfram.com/language/CUDALink/ref/CUDASparseMatrix.html。

文本

Wolfram Research(2022),CUDASparseMatrix,Wolfram语言函数,https://reference.wolfram.com/language/CUDALink/ref/CUDASparseMatrix.html。

CMS公司

沃尔夫拉姆语言。2022年,“CUDAParseMatrix”,Wolfram语言与系统文档中心。Wolfram研究。https://reference.wolfram.com/language/CUDALink/ref/CUDASparseMatrix.html。

亚太地区

沃尔夫拉姆语言。(2022). CUDASparseMatrix。Wolfram语言和系统文档中心。检索自https://reference.wolfram.com/language/CUDALink/ref/CUDASparseMatrix.html

BibTeX公司

@misc{reference.wolfram_2023_cudasparsematrix,author=“wolfram Research”,title=“{cudasparsematrix}”,year=“2022”,howpublished=“\url{https://reference.wolfram.com/language/CUDALink/ref/cudasparsematrix.html}”]}

BibLaTeX公司

@在线{reference.wolfram_2023_cudasparsematrix,organization={wolfram Research},title={cudasparsematrix},年份={2022},url={https://reference.jolfram.com/language/CUDALink/ref/cudasparsematrix.html},注意=[访问时间:2024年6月19日]}