DiffEqGPU.jl:用于DifferentialEquations.jl和更广泛的SciML科学机器学习生态系统的GPU加速例程 源码

DiffEqGPU 茱莉亚(Julia) GPU CI 1.5 1.6晚 每夜 该库是DifferentialEquations.jl生态系统的组件包。 它包括在微分方程求解器中使用GPU的功能。 直接使用CuArray的方法内GPU并行性 本地Julia库(包括(但不限于)OrdinaryDiffEq,StochasticDiffEq和DelayDiffEq)与u0作为CuArray兼容。 发生这种情况时,所有阵列操作都会在GPU上发生,包括任何隐式求解。 这独立于DiffEqGPU库。 这些加速了足够大或昂贵的微分方程的求解。 这不需要DiffEqGPU.jl。 例如,以下是使用Tsit5进行GPU加速的求解: using OrdinaryDiffEq, CUDA, LinearAlgebra u0 = cu ( rand ( 1000 )) A = cu ( ran