GPU执行是一项用于高性能机器学习,财务,图像处理和其他数据并行数值编程的技术. 以下选项可用于在GPU上执行F#.

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Option 1 - Use Alea GPU V3, for F#-enabled CUDA programming

商标 Alea GPU是支持GPU编程的工具链

Alea GPU是在.NET上开发CUDA加速GPU应用程序的完整解决方案. 它是一个基于F#和LLVM的完整编译器,可以生成高度优化的GPU代码. Alea GPU的性能与CUDA C / C ++或Fortran代码相同 .

Alea TK是一个基于Alea GPU的新的.NET开源机器学习库,它展示了如何在较大的项目中使用Alea GPU.


Option 2 - Use Brahma.FSharp, an open source F# tool for OpenCL programming

Brahma.FSharp是一个用于OpenCL转换的F#引用的库.

Brahma.FSharp的功能


Option 3 - Use FSCL, an open-source F#-to-OpenCL compiler


Option 4 - Use GpuLINQ, an open source F#/C# LINQ-to-OpenCL compiler


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