總結一些語言調用GPU的關鍵詞：

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Java: Aparapi, JavaCL,jCUDA,?Deeplearning4j, Rootbeer.?

C, C++: CUDA, OpenCL (2.x not for NVIDIA),?PyTorch, Caffe, TensorFlow, OpenCV(with GPU support),?AMP,?OpenMP, OpenACC,?Thrust

Python: ArrayFire, Numba, cupy?(NumPy-like API accelerated with CUDA)

PyTorch, TensorFlow (Keras), PyopenCL, OpenCV(with GPU support).

Julia:?CUArrays (?CUDAnative.jl,?CUDAdrv.jl?or?CUDArt.jl?),?CLArrays.

https://github.com/JuliaGPU?

JavaScript: WebGL (Not for general use),?GPU.JS,?turbo.js.

Matlab: gpuArray,?CudaMat

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總結：GPU計算最簡單易用的當然是Matlab和Julia了，OpenCL使用并不像CUDA那樣可靠，比如長循環會出現問題，但是好在支持AMD等所有類型顯卡，大部分NVDIA的顯卡也是支持openCL的。對于科學計算來說，核心其實在于將內存的數據導入GPU顯存，利用GPU的多核來加速計算。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的各语言的GPU类库的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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