我认为我有兴趣使用今天的GPU功能（CUDA等）来加速我的科学数字运算应用程序。但我不愿意花时间编写C / C ++。我更喜欢Scala，但不介意使用Erlang，Haskell，F＃，C＃，Java，Python，或者这个级别的其他语言。这可能吗？
答案 0 :(得分：18)
ScalaCL是Scala的主要内容。它通过一组专门的集合来工作，这些集合将通过OpenCL将工作推迟到GPU。
然后还有ScalaCL Plugin，ScalaCL的一部分。哪个编译器插件会自动重写一些代码以使用OpenCL绑定进行加速，无需额外的工作！
答案 1 :(得分：4)
不要忘记Matlab，Mathematica和Fortran，所有这些都有CUDA支持。 Mathematica也支持OpenCL。
答案 2 :(得分：3)
Java和Python具有OpenCL的绑定。
您必须在CUDA或OpenCL中编写GPU代码。除非你找到了一个基本完成循环并行化的库。
答案 3 :(得分：1)
http://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#Language_bindings列出了Java的绑定（可以从Scala中使用，但需要一个适应层使它们更有用），.NET和Python。
另请参阅https://github.com/ztellman/penumbra（Clojure）和http://blogs.msdn.com/b/satnam_singh/archive/2009/12/15/gpgpu-and-x64-multicore-programming-with-accelerator-from-f.aspx以及http://tomasp.net/blog/accelerator-intro.aspx（F＃）