como ingresar pi en c#
C#: realizar operaciones en la GPU, no en la CPU(Calcular Pi) (7)
Es posible que desee ver esta pregunta
Probablemente estés buscando Accelerator , pero si estás interesado en el desarrollo de juegos en general, te sugiero que eches un vistazo a XNA.
Recientemente, he leído mucho sobre el software (sobre todo científico / matemático y relacionado con la encriptación) que traslada parte de su cálculo a la GPU, lo que provoca un aumento de velocidad de 100-1000 (!) Veces para las operaciones admitidas.
¿Hay una biblioteca, API u otra forma de ejecutar algo en la GPU a través de C #? Estoy pensando en el cálculo simple de Pi. Tengo una GeForce 8800 GTX si eso es relevante (sin embargo, preferiría una solución independiente de la tarjeta).
Es una tecnología muy nueva, pero podrías investigar CUDA . Como su pregunta está etiquetada con C #, aquí hay un contenedor .Net .
Como beneficio adicional, parece que su 8800 GTX es compatible con CUDA.
FYI: Accelerator ( Accelerator ) funcionó muy bien para un par de pruebas.
Hay un conjunto de enlaces .Net para la api CUDA de Nvidia, se llama CUDA.NET . Puede consultar la guía de referencia para ver un ejemplo de código C #.
La forma preferida de acceder a su coprocesador (GPU) sería usar OpenCL para que su código sea portátil con tarjetas ATI, pero creo que puede haber codificación adicional requerida y no estoy seguro de cuánto soporte tiene OpenCL para el. Plataforma de red.
Si desea usar C ++, aquí hay una descripción general rápida sobre cómo obtener un código de muestra compilando con Visual Studio.
Otra opción que no se ha mencionado para el cálculo de GPU de C # es Brahma .
Brahma proporciona una abstracción basada en LINQ para cálculos de GPU: básicamente es LINQ a GPU. Funciona con OpenGL y DirectX sin bibliotecas adicionales (pero requiere SM3). Algunas de las muestras son bastante sorprendentes.
Puede acceder a las últimas API de Direct3D desde .NET utilizando el paquete de códigos API de Windows . Direct3D 11 viene con Compute Shaders. Estos son más o menos comparables con CUDA, pero también funcionan con GPU que no son de NVIDIA.
Tenga en cuenta que Managed DirectX y XNA están limitados al conjunto de características de Direct3D 9, que es algo difícil de usar para GPGPU.
CUDA.NET debería ser exactamente lo que estás buscando, y parece ser compatible con tu tarjeta gráfica específica.