2025年大年初一篇，C#调用GPU并行计算推荐

最新推荐文章于 2025-03-15 15:46:31 发布
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文章标签： c# 开发语言
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        C#调用GPU库的主要目的是利用GPU的并行计算能力，加速计算密集型任务，提高程序性能，支持大规模数据处理，优化资源利用，满足特定应用场景的需求，并提升用户体验。在需要处理大量并行数据或进行复杂计算的场景中，使用GPU可以显著提高效率。

以下是一些在C#中比较常用且好用的调用GPU的库：

1. CUDAfy.NET

  • 特点：CUDAfy.NET是一个开源库，可以将C#代码转换为CUDA代码，支持在NVIDIA GPU上运行。它提供了简单易用的接口，允许开发者在C#中编写GPU加速代码，并且支持多GPU。

  • 适用场景：适用于需要高性能计算的场景，尤其是对CUDA有需求的项目。

  • 安装方式：可以通过NuGet包管理器安装。

2. Hybridizer

  • 特点：Hybridizer是一个商业编译器，可以将C#代码编译为针对GPU和其他加速器优化的代码。它支持高级C#功能，如虚拟函数和泛型，并且提供了免费的社区版。

  • 适用场景：适合需要高性能计算且对代码优化有较高要求的项目。

  • 安装方式

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zzlyx99
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C#语言利用GPU进行加速计算
code88888的博客
08-20 1138
本文将介绍如何使用C#语言结合GPU进行加速计算，并提供相应的代码示例和解释。综上所述，本文介绍了如何使用C#语言结合GPU进行加速计算，并提供了一个向量加法的示例代码。在上面的示例代码中，我们使用了一个名为ManagedCuda的库来实现与CUDA的交互。首先，我们初始化了一个CUDA上下文，并在GPU上分配了输入和输出向量的内存。通过这种方式，我们可以利用GPU的并行计算能力对复杂算法和大规模数据进行加速计算。当然，在实际应用中，我们可能需要做更多的优化和调试工作，以充分发挥GPU的性能优势。
C# 使用 GPU 进行加速计算
2301_79366332的博客
09-02 2160
CUDAfy.NET 是一个开源项目，它提供了一个简单易用的方式将 C# 代码转换成可以在 GPU 上执行的代码。C# 是一种强大且灵活的编程语言，可以通过使用适当的库和技术实现 GPU 加速计算。本文将介绍如何使用 C# 利用 GPU 进行加速计算，并提供相关的源代码和描述。但基本的原理和技术是相似的，你可以根据具体情况进行适当的调整和优化。在该方法中，我们使用了 CUDA 的线程索引和块索引来确定当前线程在矩阵中的位置，然后执行矩阵乘法操作并将结果存储在。在上面的代码中，我们首先创建了两个输入矩阵。
C#调用GPU计算案例
07-29
使用C#调用CUDA的DLL链接库实现GPU计算的一个小案例，具体步骤参考地址：http://go.boselor.com/fwlink?id=12
HOperatorSet.QueryAvailableDlDevices获取不到GPU，C#中Halcon不能获取到GPU，Hdevelop中可以用GPU呢，C#里面不得行
最新发布
u011511086的专栏
03-15 448
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C#通过OpenCL调用显卡GPU做高效并行运算
咩图的博客
08-27 826
今天我阅读了一篇文章（C#通过OpenCL调用显卡GPU做高效并行运算:https://www.cnblogs.com/DragonStart/p/7731944.html）做了一个测试项目并得到了以下结论。GUP使用结论3：总结论1、2可以得出当用于GPU计算的数组长度小（但也不能太小具体多少有待研究），GPU中代码运算量大使用GPU可以远远优于CPU，本示例CPU用时约计600s，GPU约计5s。测试项目地址：https://gitee.com/baa_map/shader.git。
C#使用GPU并行计算
u010762756的博客
12-19 667
C#使用GPU并行计算，包含了环境安装配置，可运行源代码。 支持CUDA Toolkit、cuDNN的最新版本。
c#语言利用GPU进行加速计算
zhangzhechun的专栏
03-31 3644
在上面的代码中，我们首先初始化了一个CUDA上下文，并加载了一个名为MyKernel的CUDA核函数。接着，在Calculate方法中，我们将输入数据和输出数据复制到设备内存中，并设置CUDA核函数的参数。最后，我们将结果从设备内存复制到主机内存中，并释放设备内存。在上面的示例代码中，我们使用了ManagedCuda库来与CUDA进行交互。这个库提供了C#封装的CUDA API，让我们能够在C#中方便地使用CUDA进行加速计算。首先，你需要在你的计算机上安装CUDA并配置好CUDA的开发环境。
C# 调用GPU计算（Alea库、英伟达GPU）
theadore2017的博客
12-09 6157
关于C#调用GPU计算，下面是stackoverflow的一段总结： 链接：<https://stackoverflow.com/questions/375011/utilizing-the-gpu-with-c-sharp> ： Most of these answers are quite old, so I thought I'd give an updated summary of where I think each project is: GPU.Net (TidePowerd
.NET 调用CUDA的动态链接库实现GPU计算
05-16
总的来说，.NET调用CUDA动态链接库实现了GPU计算，能够充分利用GPU的并行处理能力，提高计算效率。这种技术在科学计算、图像处理、机器学习等领域有广泛应用。通过理解CUDA编程模型和.NET的P/Invoke机制，开发者可以...
使用C#来面向GPU编程
cpongo5
01-01 1670
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...
c# 用NOpenCL库调用GPU计算
ftfmatlab的博客
09-30 1680
C# 调用GPU计算
C# 运用emgucv调用gpu，推理yolov7和yolov7-tiny。darknet版本80分类原始weights和cfg
09-20
C# 运用emgucv调用gpu，推理yolov7和yolov7-tiny。yolov7的darknet版本80分类原始weights和cfg文件。注意不是pytorch。
c# 利用opencl 来进而实现GPU加速计算
zhangzhechun的专栏
03-31 2265
在上面的代码中，我们首先初始化了一个OpenCL上下文，并加载了一个名为MyKernel的OpenCL核函数。接着，在Calculate方法中，我们将输入数据和输出数据复制到OpenCL缓冲区中，并设置OpenCL核函数的参数。最后，我们将结果从OpenCL缓冲区复制到主机内存中，并释放OpenCL缓冲区。在上面的示例代码中，我们使用了OpenCL.Net库来与OpenCL进行交互。这个库提供了C#封装的OpenCL API，让我们能够在C#中方便地使用OpenCL进行加速。
C# 如何利用GPU进行加速计算
zhangzhechun的专栏
03-13 6365
我们使用 Cudafy 属性来标记这个函数，使其可以被 CUDAfy.NET 库转换为 CUDA 代码，并在 GPU 上执行。需要注意的是，使用 GPU 进行计算需要考虑数据传输的开销。在进行 GPU 计算时，数据需要从主机内存复制到 GPU 内存，计算完成后还需要将结果从 GPU 内存复制回主机内存。因此，在进行 GPU 计算时，需要考虑数据传输的开销，并尽可能地减少数据传输次数，以提高计算效率。然后，在程序中引用 CUDAfy.NET 库，创建一个新的类，并继承自 CUDAfyModule 类。
使用 OpenCL.Net 进行 C# GPU 并行编程
weixin_30367543的博客
05-24 566
在 初探 C# GPU 通用计算技术 中，我使用 Accelerator 编写了一个简单的 GPU 计算程序。也简单看了一些 Brahma 的代码，从它的 SVN 最新代码看，Brahma 要转移到使用 OpenCL.Net 作为底层了，于是也去网上搜索了一下，发现了 OpenCL.Net 和另一个相关的项目 OpenCLTemplate。 看了一些它的代码，颇像 DirectComp...
C#(Csharp)+OpenCL+CLBLAS库，实现GPU高性能计算。
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09-27 8385
C#调用GPU计算。 opencl 和 cuda 是两大老牌 GPU计算库。这里选择了 opencl ，因为它不挑显卡。而且手机上也能用。甚至没有独显，集显也行，再没有CPU也行。在cpu上跑也有少量性能提升。 NOpenCL库 这里用到 C#的 NOpenCL库，调用 opencl 实现调用 显卡GPU计算。一般开发opencl 用C++。这里为了C#能用，尝试了 opencl.n
C# GPU 初探
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初探 C# GPU 通用计算技术 首先感谢未经允许的转载！ GPU 的并行计算能力高于 CPU，所以最近也有很多利用 GPU 的项目出现在我们的视野中，在 InfoQ 上看到这篇介绍 Accelerator-V2 的文章，它是微软研究院的研究项目，需要注册后才能下载，感觉作为我接触 GPU 通用运算的第一步还不错，于是去下载了回来。 在安装包里，包含了几个例子程序，比
CUDA——GPU并行计算框架
Q1368089323的博客
12-14 1695
简介 CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。 框架 GPU并不是一
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