Exécution des instructions CPU / GPU du code géré

Créer une bibliothèque ingravée .dll avec quelles que soient les instructions que vous souhaitez et utilisez p / invoke pour l'appeler.

Ce n'est pas une option. Vous devrez p / appeler une fonction dans la DLL générée par MASM ou écrit dans C / C ++ non géré, à l'aide de l'assemblage ou de l'intrinsique en ligne. Ou utilisez le compilateur C ++ / CLI et génère un code de mode mixte avec #pragma géré.

Attention à ce que vous ne puissiez plus dépendre du compilateur JIT que le code de la plate-forme convient au système d'exploitation. Utilisez Project + Propriétés, onglet de construction, citation de la plate-forme pour forcer l'architecture à correspondre à votre code non géré.

Regardez Cuda pour le code GPU géré.

Il existe quelques options GPU pour C #, pour un accès direct sans renvoyer à P / invoquer ou écrire vos propres emballages C ++:

• Brahma est assez intéressant. Il fournit un accès au GPU directement via un fournisseur LINQ personnalisé. Le code comprend certains échantillons de méthodes hautement compunelles exécutées sur le GPU, tous écrits en C # via Linq.
• Slimdx fournit une belle emballeuse .NET à toutes les fonctionnalités principales DirectX. Avec des shaders personnalisés, vous pouvez effectuer un calcul sur le GPU via DirectX. Il inclut également la prise en charge DX11. Vous pouvez donc utiliser directement les shaders de calcul (si vous avez le matériel pour cela).
• Vous pouvez accéder à Cuda via Cuda.net . < / li>
• Vous pouvez utiliser opencl via opencl.net . < / li>

  Comme pour les instructions de la CPU, cela nécessiterait généralement une perte de code natif de niveau inférieur avec une instruction d'assemblage. L'option la plus intéressante entièrement gérée (au moins partiellement liée) serait d'utiliser mono. SIMD , qui fournit un accès direct aux instructions SIMD de la CPU à partir du code géré lors de l'exécution de la pile mono.