tg-me.com/machinelearning_interview/1818
Last Update:
⚙️ Полный гид по GPU-экосистеме — без воды и маркетинга
Если ты путаешься в CUDA, OpenCL, SYCL и HIP — этот гайд от ENCCS расставит всё по полочкам. Это не просто обзор, а чёткое объяснение, как устроен мир GPU-программирования сегодня.
🧠 Что ты узнаешь:
🔹 Как и почему GPU радикально отличается от CPU
🔹 Из чего состоит стек GPU-технологий:
— CUDA и его аналоги (HIP, SYCL, OpenCL)
— Директивы: OpenMP, OpenACC
🔹 Какие языки и стандарты поддерживают какую архитектуру
🔹 NVIDIA, AMD, Intel — кто что умеет и чем отличается
🔹 Модели памяти, исполнения, и что влияет на производительность
📌 Гайд подходит для:
• Разработчиков HPC и научных расчётов
• Инженеров ML/AI, желающих копнуть глубже
• Всех, кто хочет разобраться в низкоуровневом GPU-стеке без маркетингового тумана
📖 Читать:
https://enccs.github.io/gpu-programming/2-gpu-ecosystem/
🔥 Один из самых понятных и системных разборов GPU-мира на сегодня.
#GPU #CUDA #OpenCL #HIP #SYCL #HPC #AI #HighPerformanceComputing
BY Machine learning Interview
Share with your friend now:
tg-me.com/machinelearning_interview/1818