使用C#来面向GPU编程

一直以来,我们都在使用NVIDIA的CUDA平台编写通用程序来发挥NVIDIA GPU的计算性能优势。尽管CUDA支持不同的编程语言,但是编写高性能的代码通常需要使用C或者C++。许多开发者为了编写面向GPU的代码,不得不放弃使用他们更喜欢的编程语言。直到最近,C#开发者终于可以摆脱这种困境了。

Altimesh推出的新编译工具——Hybridizer,通过为C#开发者提供一种新的编译方法来解决这个问题。它将开发者的源代码编译成面向GPU的可以运行在CUDA平台上的二进制代码。Hybridizer分为两个版本,旨在满足不同的需求和预算。Hybridizer Essentials作为Visual Studio的一个扩展,对所有用户免费。它能够生成运行在CUDA平台上的二进制代码。Hybridizer Software Suite(HSE)是授权软件,提供面向CUDA以及其它平台(包括AVX、AVX2和AX512)的编译功能。该软件套件可以生成二进制代码,但是也可以选择生成CUDA源代码,使用户能够审核正在编译的内容。

配合NVIDIA的Nsight Visual Studio Edition,任何一个Hybridizer版本都为开发者提供了在Visual Studio中编写和调试C#代码的方法,同时生成的代码会在NVIDIA GPU上执行。由于HSE以MSIL(Microsoft Intermediate Language)来运行,因此它能够与现有的项目集成,即使没有这些项目的源代码。这也为同平台的.NET平台语言F#和VB.NET提供了间接支持。

由于编写面向CUDA平台的C/C++代码的目标之一是使性能达到最大化,因此值得比较下Hybridizer编译的C#代码的性能。据Altimesh公布,由C#编译生成的二进制代码达到了手写的面向CUDA的C++代码83%的性能。根据实际代码情况,可以进一步优化C#代码,达到与C++等同的性能。

Hybridizer软件向那些对CUDA和GPU编程好奇的C#开发者提供了一种探索这些技术的方法,而且不需要放弃使用他们自己喜欢的技术。示例代码可以在GitHub上获取,Hybridizer Essentials Extension可以在Visual Studio Marketplace上获取

查看英文原文:Using C# to Target GPUs

相关推荐