Le module GPU engine exécute des calculs sur tableaux sur le GPU via WebGPU (Dawn), de façon portable sous Windows, Linux et macOS, sans dépendance propriétaire à CUDA.

Les tableaux sont transférés vers le périphérique avec gpuArray et ramenés vers l'hôte avec gather. Les opérateurs et de nombreuses fonctions sont surchargés afin que les expressions sur un gpuArray s'exécutent sur le périphérique et conservent leur résultat résident sur celui-ci.

Les tableaux du périphérique sont stockés en simple précision (WebGPU n'a pas encore de type de calcul double) ; les données réelles, logiques et complexes sont prises en charge. Utilisez canUseGPU pour vérifier la disponibilité et gpuDevice pour inspecter le périphérique sélectionné.

De nombreuses fonctions sont prises en charge sur un gpuArray : les opérateurs, les fonctions mathématiques élément par élément (y compris l'arrondi et les fonctions hyperboliques / trigonométriques inverses), les réductions et balayages (sum, prod, mean, var, std, cumsum, cumprod, sort, find), les fonctions d'extraction complexe, les fonctions de forme et de prédicat, ainsi que les constructeurs zeros/ones/rand/randn via les formes 'gpuArray' / 'like'. Appelez gpuArrayFunctions pour la liste exacte et toujours à jour.