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jdinkla / parallel2015_gpucomputing

Code for my talk at the Parallel 2015
MIT License
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================================================================================ (c) 2015 Joern Dinkla. www.dinkla.com

parallel2015_gpucomputing

Code für den Vortrag auf der Parallel 2015.

Benötigt

CUDA
    Windows: 
        CUDA 7.0 und Visual Studio 2013
    Mac: 
        CUDA 7.0 und Xcode command line tools
    Linux: 
        CUDA 7.0 und die Abhängigkeiten

OpenCL      

    Intel OpenCL SDK oder INDE
    AMD APP SDK
    oder NVIDIA OpenCL (wird mit CUDA installiert)

C++ AMP
    Windows: 
        Visual Studio 2013 (evtl. auch 2012, aber nicht getestet)

OpenCL

Für opencl_intel muss die Umgebungsvariable INTELOCLSDKROOT gesetzt sein. Diese wird z. B. bei der Installation der INDE Starter-Edition gesetzt.

Für opencl_amd muss die Umgebungsvariable AMDAPPSDKROOT gesetzt sein. Diese wird z. B. bei der Installation des AMD APP SDK Starter-Edition gesetzt.

Außerdem muss Bolt installiert werden und die Umgebungsvariable BOLTLIB_DIR gesetzt werden, so dass BOLTLIB_DIR/include auf die Include-Dateinen verweist.