Au niveau des bibliothèques, CUTLASS fait son apparition. Ce code exploite les mécanismes de programmation générique de C++ pour faciliter la création de noyaux d’algèbre linéaire plus précis (contrairement à BLAS, par exemple, qui est limité à des opérations de base — qui permettent d’exprimer tout calcul d’algèbre linéaire, mais pas forcément de manière optimale pour le matériel).
Les bibliothèques existantes ont aussi vu quelques mises à jour, comme cuBLAS pour les opérations des réseaux neuronaux récurrents et convolutionnels, ainsi que cuFFT, pour des tailles de matrice correspondant à des nombres premiers.
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Source : CUDA 9.2 now available.
Et vous ?
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