Использование Numbapro на Jetson TK1

Question

Я искал весь интернет по этому поводу, но я не нашел надежного ответа. Мне нужно указать, что я новичок в программировании на GPU, но я только что заказал блок Jetson TK1, потому что я люблю Simulations, и я люблю Python. Я пробовал Numpy на ПК, но я хочу привести эти симуляции в Android. Я читал о PyCuda и Numba, но я предпочитаю последнее, потому что он полностью находится на питоне, мне не нужно писать ядра в C. Я, кажется, не понимаю, как (после того, как я установил numbapro на моем Jetson TK1) Я смогу направить свой код на многоядерный ARM-процессор Tegra K1 SOC и как я смогу использовать унифицированную память, доступную в CUDA 6. Имейте в виду, что Numba еще не поддерживает ARM LLVM. Или мне нужно запустить обязательные классы C++ и CUDA C++ для доступа к ядрам/потокам ЦП.

Answer 1

@NyproTheGeek,

У меня был тот же вопрос, что и вы; Я потратил много часов, пытаясь заставить NumbaPro работать на моем Jetson TK1 и продолжал работать в тупиках. Поскольку в Интернете почти нет упоминаний NumbaPro + Jetson TK1, я наконец отправил по электронной почте людей в Continuum Analytics, и они ответили, что Jetson TK1 в настоящее время не поддерживается. Однако они также указали, что Jetson TK1 находится в дорожной карте, хотя четкой даты не было.

Ваше мнение о Numba (в отличие от NumbaPro), не поддерживающее поддержку LLVM, является правильным. Я считаю, что Continuum Analytics предлагает эту возможность как часть коммерческого предложения NumbaPro.

Возможно, вы уже попробовали декор Jit с Numba. Это дает существенные выигрыши в производительности за счет компиляции кода, хотя ничего не похоже на огневую мощь, доступную через GPU :-)