【AI100 导读】首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言公测版终于发布了！本文介绍了如何编写像 GPU 一样的并行加速程序。
经过两年缓慢但却稳定的发展，我们最终发布了首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言的公测版。虽然仍然存在某些方面的**，但是现在运用 Julia 编写 CUDA 核心程序已经得以实现。相应地，使用 Julia 高级语言特性编写高性能的 GPU 代码也成为可能。
本篇文章中演示的编程支持是由低级构块组成的，而这些构块与 CUDA C 语言处于相同的抽象层次。如果你知道（或者想了解）如何编写像 GPU 这样的并行加速程序，那么你一定会对本篇感兴趣的，不过你需要处理棘手的运行特性和通信语义。
你可以通过安装 CUDAnative.jl 轻松地把 GPU 支持添加到已安装的 Julia 编程语言中。这个程序包建立在 Julia 编译程序测试接口上，而且特意创建 LLVM.jl和CUDAdrv.jl 这两个用来编译和执行代码的程序包。这些功能非常新并且尚未测试过，所以为了将来能正式推出 Julia1.0，我们需要你们的帮助和反馈来优化并完善其接口。
如何开始
CUDAnative.jl 提高了版本和平台的兼容性，而且它是 Julia 编译程序以及底层 LLVM 架构的紧密集成。关于这个公测版，在 Linux 或者 macOS 操作系统中只支持由源代码构建的 Julia 0.6 版。幸运的是，从源代码处安装的 Julia 程序被完好的保存在了主知识库的 README 文件中。
$ git clone https://github.com/JuliaLang/julia.git
$ cd julia
$ git checkout v0.6.0-pre.alpha # or any later tag
$ make # add -jN for N parallel jobs
$ ./julia
在Julia 交互编程环境（REPL）中，只需使用程序管理包就可以安装 CUDAnative.jl 及其附属程序。请注意，你需要使用 NVIDIA 二进制驱动程序来安装 CUDA 工具包。
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