Обзор средств интеграции .NET и вычислений на GPU.

[GoogleCodeExporter]

Существует множество различных средств 
интеграции вычислений на GPU в .NET 
приложения. Многие из них ориентированы на 
решение задач численного моделирования 
или финансовой математики/аналитики. 
Однако существуют средства, позволяющие 
выполнять "произвольные" вычисления на GPU. 
Например Brahma или confluix. Интересно выполнить 
сравнительный анализ именно таких решений, 
поставить эксперименты. Возможно, 
поучаствовать в развитии.

Original issue reported on code.google.com by rsdpisuy@gmail.com on 12 Oct 2012 at 3:10

[GoogleCodeExporter]

претенденты на "препарирование":
CUDA.net
GPU.NET
OpenCL.NET
CUDAfy.NET
Microsoft Accelerator
http://developer.download.nvidia.com/GTC/PDF/GTC2012/PresentationPDF/S0405-GTC20
12-GPU-Financial-Quant.pdf
FCore 2.0
Презентация библиотеки численных методов 
на CUDA для F#: 
http://skillsmatter.com/podcast/scala/fsharp-numerics?goback=%2Egde_947577_membe
r_103076389

Brahma: http://brahma.codeplex.com/

confluix: http://code.google.com/p/conflux/

MC# http://www.mcsharp.net/

Original comment by rsdpisuy@gmail.com on 12 Oct 2012 at 3:12

[GoogleCodeExporter]

Немного контекста. Зачем нам всё это 
понадобилось. В рамках интересов нашей 
исследовательской группы есть задачи по 
распараллеливанию синтаксического 
анализа и алгоритмов статического анализа 
на GPU. В общем случае это не совсем 
"классические" для GPU задачи. Понятно, что на 
чистом CUDA C или OpenCL их можно решить. Однако 
хочется получить решение, которое хорошо 
интегрируется с .NET, так как это важно для 
решения общей комплексной задачи -- 
реинжиниринга ПО. 

Original comment by rsdpisuy@gmail.com on 15 Oct 2012 at 9:13