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ArrayFire是一个为加速通用GPGPU计算应用开发的GPU矩阵库目前包括了C,ArrayFire是一个为加速通用GPGPU计算应用开发的GPU矩阵库目前包括了C,C++,Fortran,以及Python.ArrayFire包含一个简单的API支持所有GPU计算能力的CUDA或OpenCL我们将会进一步描述ArrayFire如何应用于GPUaFieeles为用户以及程序员在C,Cortn，及Pthon提供了快速aFie提供了简单的高级矩阵抽象函数而不是低级的PUPs诸如CApnCLpLPay，并行的PUor循环结构，和硬件加速的图形库接口使得aFie非常适用于快速数据在过去的十年中PU已经遍布于消费者和计算机开发者。尽管越来越多的成功案PUPCG，SL，SL，和ook标志着流编程开始，是通用PU编程的前兆，但是计算需要映C和pnC推出了更普遍的可编程软件架构，比流编程更容易，但难度比标准单线程的C/C还是难。CpnC仍然是一个陡峭的学习曲线等。(现在在Intel)建一个灵活的中间层支持各种前端语言和后端硬件。这些都试图弥合硬件和软件开发商之间的差距。ArrayFire为GPUAPI:C++,Fortran,and-2Y）的样本，并计算有多少填充在一个单位圆的象限内。ArrayFire矩阵是多维阵列，可以通过简单的矩阵创建函数生成如(ones,randu,etc.),也可以用算术或者函数对其进行操作。此外ArrayFire提供了一个并行的for循环gfor,在ASimpleExample:StereoDisparityComputation为低级别的GPU编程API。ArrayFire计算两个图像的视觉差，用扫面和5-5我们假设所有的数组的大小相同。我们还创建了内核，单精度的滑动5-5窗口。动0个像素，1个像素，2个像素等，存储结果（如果编译并立即执行）的句柄变量转向右边的图像。其余行计算两个图像之间的（是第一行线的情况下多次）55滑动窗口（sadsLazy-3JIT)指令和从GPU数据传输上。ArrayFire不断跟踪用户正在执行的计算。而不是立即进行幕后，ArrayFire将建立这些部分表达式，但等待实际评估（执行）如果在C被执行前改变I是不要紧的，ArrayFire保持原始输入，所以你仍然会得到正确的答案。一旦你需要得到C值，它会自动计算。这样可以节省时间与执行，每一步ArrayFire为数组的下标索引提供多种灵活有效的方法，就像标准C/C++)"span代表整个维-4row(i)或col(i)row(i)或col(i)rows(first,last)或cols(first,last)指定整行或整列(类似Fortran),所以这是最好的索行(“A(2,span)”)./arrayfire_cuda/page_quickref.htm技术:所有的绘图原语都是在直接在GPU上进行的，因此，计算和可视化都是由GPU处2D和3D绘制直线-5…绘制上图中很容易完成，下面是…绘制上图中很容易完成，下面是C++代码所示：gforgforArrayFireGPUGPU-6GPUdeviceset()和构造数组对象。APIArrayFireGPUGPUArrayFireGPUIntelcorei7-7ArrayFire:Intel’sArrayFire:Intel’sMKL:Intel’sIPP:Eigen:SignalImageUtility-8LinearArrayLinearArray-9GPUGPU的新的软件工具和具有成本效益的计算机正在出现，科学家，工程师和ArrayF