CUDA를 C#에서 사용해보자

 

방법 1) DLL import

 

http://blog.naver.com/sogangori/220514920009

CUDA와 C# 같이 사용하기

 

추가! PTX 파일 만들기

(PTX로 컴파일 된 파일을 라이브러리로 읽음)

 

https://blog.naver.com/pkk1113/221362455788

Visual Studio에서 cuda 파일을 ptx 파일로 바꾸기

위 블로그에서 Generate GPU Debug Information 부분은 '예'로 설정 해도 됩니다.

 

 

https://blog.naver.com/pjm2108/220269762506

 

C#에서 CUDA를 써보자? -1

 

방법 2) C++/CLI를 이용한다.

※ 현재 코드 연구중...

https://kesio.tistory.com/77

 

 

방법 3) 무료 라이브러리

 

ManagedCuda	http://kunzmi.github.io/managedCuda/ https://github.com/kunzmi/managedCuda https://www.nuget.org/packages/ManagedCuda-80/
개발 상태	19.07.08. 시점 Last commit 18.11.02.
CUDA 버전	최대 10.0
라이선스	LGPL-2.1
특징	Nuget package 설치가능 Cuda 10.1 지원 계획은 아직 없음 (개발자가 많이 바쁘다고함 ... https://github.com/kunzmi/managedCuda/issues/79) 해당 프로젝트에 대한 Fork가 많음. Swigged.CUDA 개발자가 언급에 의하면, .Net Standard 와 .Net Core로 된 앱과 라이브러리와 호환되지 않는다고함. 커널 함수 부분을 PTX 또는 CUBIN으로 컴파일한 후, 해당 모듈을 불러오는 구조 (dll과 유사) 즉, 별도의 PTX를 파일 또는 하드코딩으로 입력해야함.

 

Unmanageable Cuda	https://github.com/kaby76/managedCuda https://www.nuget.org/packages/UnmanageableCuda/
개발 상태	Last commit 2019.01.21. v10.130.1
CUDA 버전	최대 10.0
라이선스	LGPL-2.1 (부모의 것을 따름)
특징	Nuget package 설치가능 GPU 디버깅 가능 kunzmi(ManagedCuda) → surban(ManagedCuda.NETStandard) → kaby(UnmanageableCuda) 기본적인 라이브러리 특성은 (API, PTX import 등) 부모 프로젝트의 것을 따른다. 현재 이 라이브러리에 대해서 사용방법을 테스트 하는 중 (https://github.com/bluebright/MyManagedCudaTest)

 

ILGPU	http://www.ilgpu.net/ https://github.com/m4rs-mt/ILGPU.Samples https://github.com/m4rs-mt/ILGPU
개발 상태	19.12.01. v0.7.0
CUDA 버전
라이선스	자체적으로 작성, 라이브러리 사용시 라이선스 문을 고지해야됨.
특징	Nuget package 설치가능 API 및 사용방법에 대한 문서가 잘 정리되어 있음  Example 프로젝트가 존재 C#으로 바로 작성 가능 (별도의 프로젝트 생성이 필요 없음) 변수명에 혼동이 올 수 있기 때문에 주의해야함 (https://github.com/m4rs-mt/ILGPU/issues/8) (예를 들면 이런식...) var threadIdx = index.GroupIdx; var blockIdx = index.GridIdx; var blockDim = Group.Dimension.X; var start = blockIdx * blockDim + threadIdx; var stride = Grid.Dimension.X * blockDim; GPU 변수, 레지스터, 메모리 검사는 아직 지원되지 않음 (v0.7.0) (GPU 디버깅 불가)

 

Campy	https://github.com/kaby76/Campy http://campynet.com/
개발 상태	0.0.16 Last commit 19.02.04. 개발 진행 중 (Swigged.cuda와 개발자가 동일)
CUDA 버전
라이선스	MIT
특징	Nuget package 설치가능 Target : Windows 10 (x64), Ubuntu 16.04 (x64) Net Framework >= 4.6.1, Net Core 2.0; CUDA GPU Toolkit 9.2.148 (Maxwell or better GPU)  아직 개발중인 라이브러리 (지원항목이 매우 적음) 설치가 되지 않아서 테스트를 해보지 못함...

 

Swigged.cuda	https://github.com/kaby76/swigged.cuda
개발 상태	Ver 9.2148.3 Last updated 18.09.27. (Campy와 개발자가 동일)
CUDA 버전
라이선스	MIT
특징	Nuget package 설치가능 Target : Windows 10 (x64), Ubuntu 16.04 (x64) CUDA GPU Computing Toolkit 9.x NET Core 2.0/Framework 4.6.1+/Standard 2.0. C#에서 커널을 작성하기 위한 API가 아니라고 함. 젠장... (C#용은 Campy를 사용해라) ManagedCuda의 호환성을 개선하기 위해 만들었다고 함. PTX, CUBIN, OBJ 파일 지원 (CUDA Runtime API는 다른 것을 찾으세요.)

 

CSCuda	https://github.com/DNRY/CSCuda https://www.nuget.org/packages/CSCuda
개발 상태	Ver 0.1.23 Last update 18.11.09.
CUDA 버전
라이선스	MIT
특징	Nuget package 설치가능 별도 자료는 없음

 

 

방법 4) 유료 라이브러리

 

 

CUDAfy.Net	http://www.hybriddsp.com/Products/CUDAfyNET.aspx
개발 상태	개발 중단 v1.29 (마지막 릴리즈 15.04.08.)
CUDA 버전	최대 CUDA 7.0
라이선스	무료 : LGPL / 유료 : 별도
특징	Nuget package 설치가능 다른 분이 CUDA 10.0 및 VS2017에서 작동하도록 수정한 프로젝트가 별도로 존재 https://github.com/Cr33zz/CUDAfy.NET

 

Altimesh Hybridizer Essentials	https://github.com/altimesh/hybridizer-basic-samples http://www.altimesh.com/hybridizer-essentials/ VS market https://devblogs.nvidia.com/hybridizer-csharp/
개발 상태	19.09.05. 시점 Ver 1.2.10616
CUDA 버전	8.0 ~ 10.0 10.0 권장
라이선스	MIT
특징	강의 및 학술 연구 용도로 강사와 학생에게 무료

 

Alea GPU	https://devblogs.nvidia.com/accelerate-net-applications-alea-gpu/ http://www.aleagpu.com/release/3_0_4/doc/license.html
개발 상태	19.12.10. 시점 Ver 3.0.4
CUDA 버전
라이선스	무료 버전 : CC BY / 유료 버전 : 각 별도문서
특징	Nuget package 설치가능 유무료의 따라서 사용할 수 있는 GPU개수 제한이 있다.

 

 

추가 참고

기사 : https://sigma.software/about/media/gp-gpu-computing-c

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