CUDALink`
CUDALink`

CUDASparseMatrix

CUDASparseMatrix[sparse,type]

CUDA対応のGPU上に存在する，与えられた型の疎行列を生成する．

詳細とオプション

  • CUDALink アプリケーションがNeeds["CUDALink`"]でロードされていなければならない．
  • CUDASparseMatrix が使用したリソースは，使用しなくなった時点で自動的にGPUから回収される．
  • CUDASparseMatrixのデータはNormalで取り出すことができる．
  • 多くの関数がCUDASparseMatrixオブジェクトを受け取ったり返したりするため，GPUにあるデータを操作することができる．
  • CUDASparseMatrixで利用できる型には次のものがある：
  • "Real32""ComplexReal32"
    "Real64""ComplexReal64"

例題

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例  (1)

まず，CUDALink アプリケーションをロードする：

GPU上にデータの疎ベクトルを生成する:

CUDASparseMatrixからデータを取り出す：

GPU上でドット積の計算をする（結果もGPU上に置かれる）：

スコープ  (1)

情報  (1)

CUDA疎行列についての情報を見る：

考えられる問題  (1)

CUDASparseMatrixのNormalは SparseArrayである：

元になるデータを取得するには，Normalを2回適用する：

Wolfram Research (2022), CUDASparseMatrix, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/CUDALink/ref/CUDASparseMatrix.html.

テキスト

Wolfram Research (2022), CUDASparseMatrix, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/CUDALink/ref/CUDASparseMatrix.html.

CMS

Wolfram Language. 2022. "CUDASparseMatrix." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/CUDALink/ref/CUDASparseMatrix.html.

APA

Wolfram Language. (2022). CUDASparseMatrix. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/CUDALink/ref/CUDASparseMatrix.html

BibTeX

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BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2024_cudasparsematrix, organization={Wolfram Research}, title={CUDASparseMatrix}, year={2022}, url={https://reference.wolfram.com/language/CUDALink/ref/CUDASparseMatrix.html}, note=[Accessed: 30-June-2025 ]}