NVIDIA 推出的CUDA（計算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)）是基于GPU 進(jìn)行通用計算的開發(fā)平臺，非常適合大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)計算。在GPU 流處理器架構(gòu)下用CUDA 技術(shù)實現(xiàn)編碼并行化，并針對流處理器架構(gòu)特點進(jìn)行
2018-01-18 07:30:00
5394 
NVIDIA CUDA 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫（cuDNN）是一個 GPU 加速的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基元庫，能夠以高度優(yōu)化的方式實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)例程（如前向和反向卷積、池化層、歸一化和激活層）。
2022-07-23 11:04:341292 OpenCV4支持通過GPU實現(xiàn)CUDA加速執(zhí)行，實現(xiàn)對OpenCV圖像處理程序的加速運行，當(dāng)前支持加速的模塊包括如下。
2023-12-05 09:56:35364 
電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/黃晶晶）當(dāng)業(yè)界更多的將英偉達(dá)定義成一家軟件公司的時候，其建立在GPU+CUDA生態(tài)上的商業(yè)模式也成為其領(lǐng)先的關(guān)鍵。而如今，國產(chǎn)GPU這幾年發(fā)展得非?？?，具有一批面向圖形和計算
2022-01-27 12:15:546557 是否有關(guān)于GRID vGPU的CUDA / OpenCL支持的更新信息？以上來自于谷歌翻譯以下為原文Is there any updated information about CUDA/OpenCL support for GRID vGPU ?
2018-09-07 16:42:47
，GPU已經(jīng)不再局限于3D圖形處理了，GPU通用計算技術(shù)發(fā)展已經(jīng)引起業(yè)界不少的關(guān)注，事實也證明在浮點運算、并行計算等部分計算方面，GPU可以提供數(shù)十倍乃至于上百倍于CPU的性能。GPU通用計算方面
2016-01-16 08:59:11
最近遇到了一個加速matlab程序的問題，不知道如何利用GPU，以及使用GPU的先決條件，是不是GPU加速必須要用cuda，最重要的是只用GPUArray和gather函數(shù)，加速效果不知道如何，主要是有多個函數(shù)調(diào)用關(guān)系？哪位前輩能指導(dǎo)一下？
2019-03-30 11:21:12
/m60-can-it-be-used-for-deep-learning-/我遇到了類似的問題，但它是關(guān)于M10的。我用GRID M10-8Q創(chuàng)建了一個虛擬機，我想在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)時使用cuda加速計算。但是，我在這里找不到特斯拉M10
2018-09-26 15:30:23
淺談大數(shù)據(jù)視頻圖像處理系統(tǒng)技術(shù)近年來，隨著計算機、網(wǎng)絡(luò)以及圖像處理、傳輸技術(shù)的飛速發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)正向著高清化、智能化和網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展。視頻監(jiān)控系統(tǒng)的高清化、智能化和網(wǎng)絡(luò)化為視頻監(jiān)控圖像處理技術(shù)
2013-09-24 15:22:25
我們有一個使用Grid K2機器的系統(tǒng)。我試圖在一個vm的側(cè)面設(shè)置cuda。當(dāng)我使用驅(qū)動程序下載頁面時，它指向NVIDIA-Linux-x86_64-367.57版本的驅(qū)動程序似乎工作（它們安裝
2018-10-10 17:02:15
PowerVR 6系列GPU與競爭對手Mali-T600系列GPU的規(guī)格對比PowerVR的看家本領(lǐng)——TBDR渲染技術(shù)
2021-02-26 07:39:38
1.安裝toolkit(1)cd /home/CUDA_train/software/cuda4.1(2)./cudatoolkit_4.1.28_linux_64_rhel6.x.run
2019-07-24 06:11:31
你好我有一個裸機Windows 2002 RC 2 x64bit服務(wù)器，帶有物理NVIDIA Grid SERIES K2卡（不是vGPU vGRID）。這張卡與CUDA兼容嗎？我使用的軟件沒有將其
2018-09-10 17:18:51
GPU 的數(shù)量和類型:2 Kepler GK104s CUDA核心數(shù)量：3072(每顆 GPU 1536 個)雙精度浮點性能：190 Gigaflops(每顆 GPU 95 Gflops)單精度浮點性能
2014-08-21 11:18:27
``提供個人超級計算機解決方案 高性能GPU運算服務(wù)器解決方案/集群解決方案 Nvidia Tesla C2050 CUDA核心頻率：1.15 GHz CUDA核心數(shù)量：448 雙精度浮點性能
2014-08-03 18:09:13
``提供個人超級計算機解決方案 高性能GPU運算服務(wù)器解決方案/集群解決方案 Nvidia Tesla C2050 CUDA核心頻率：1.15 GHz CUDA核心數(shù)量：448 雙精度浮點性能
2014-08-26 16:36:28
質(zhì)保工業(yè)包裝現(xiàn)貨Nvidia GRID K1GPU 的數(shù)量和類型:4*Kepler CUDA核心數(shù)量：768 專用存儲器總?cè)萘浚?6GB DDR3用于虛擬化功耗：139W熱設(shè)計功耗 被動散熱14000
2014-09-15 16:15:00
質(zhì)保工業(yè)包裝現(xiàn)貨Nvidia GRID K1GPU 的數(shù)量和類型:4*Kepler CUDA核心數(shù)量：768 專用存儲器總?cè)萘浚?6GB DDR3用于虛擬化功耗：139W熱設(shè)計功耗 被動散熱14000
2014-09-11 12:48:26
GRID K1GPU 的數(shù)量和類型:4*Kepler CUDA核心數(shù)量：768 專用存儲器總?cè)萘浚?6GB DDR3用于虛擬化功耗：139W熱設(shè)計功耗 被動散熱15000三年質(zhì)保工業(yè)包裝現(xiàn)貨
2015-02-05 16:14:28
"
GPU 的數(shù)量和類型:1 Kepler GK110
CUDA核心數(shù)量：2496 雙精度浮點性能：1.17 Tflops 單精度浮點性能：3.52 Tflops 專用存儲器總?cè)萘?/div>
2014-09-02 21:17:41
GRID K1GPU 的數(shù)量和類型:4*Kepler CUDA核心數(shù)量：768 專用存儲器總?cè)萘浚?6GB DDR3用于虛擬化功耗：139W熱設(shè)計功耗 被動散熱15000三年質(zhì)保工業(yè)包裝現(xiàn)貨Nvidia
2015-01-19 16:53:59
GRID K1GPU 的數(shù)量和類型:4*Kepler CUDA核心數(shù)量：768 專用存儲器總?cè)萘浚?6GB DDR3用于虛擬化功耗：139W熱設(shè)計功耗 被動散熱15000三年質(zhì)保工業(yè)包裝現(xiàn)貨Nvidia
2015-01-19 16:54:53
GRID K1GPU 的數(shù)量和類型:4*Kepler CUDA核心數(shù)量：768 專用存儲器總?cè)萘浚?6GB DDR3用于虛擬化功耗：139W熱設(shè)計功耗 被動散熱15000三年質(zhì)保工業(yè)包裝現(xiàn)貨Nvidia
2015-01-19 16:59:48
/nvidia-system-management-interface請參閱此鏈接以獲取手冊頁以及要使用的各種開關(guān)/工具：http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/5_5/rel/nvml
2018-09-04 15:18:02
GPU架構(gòu)設(shè)計者提供反饋，以改善和推進(jìn)未來GPU的架構(gòu)設(shè)計基本要求(其一即可)： * 嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬎季S和分析能力* 有CUDA代碼調(diào)優(yōu)經(jīng)驗（或者SIMD等架構(gòu)的調(diào)優(yōu)經(jīng)驗）* 熟悉矩陣計算的優(yōu)化和加速* 較強C++編程能力、算法分析和實現(xiàn)* 熟悉計算機體系結(jié)構(gòu)*了解GPU架構(gòu)與基于GPU的高性能計算
2017-09-01 17:22:28
/deviceQuery若看到類似以下信息則說明 cuda 已安裝成功：
7、安裝cuDNN
cuDNN是GPU加速計算深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的庫。首先去官網(wǎng) https://developer.nvidia.com
2019-07-09 07:45:08
AR350。在這樣的大佬帶領(lǐng)下，Think Silicon或許有機會更進(jìn)一步，把RISC-V GPU往光追這樣的先進(jìn)圖形技術(shù)上發(fā)展。開源GPU生態(tài)RISC-V作為一個開源指令集，自然也少不了開源
2022-03-24 15:53:12
摘要： GPU深度好文系列，阿里云技術(shù)專家分享第一章GPU虛擬化發(fā)展史GPU的虛擬化發(fā)展歷程事實上與公有云市場和云計算應(yīng)用場景的普及息息相關(guān)。如果在10年前談起云計算，大部分人的反應(yīng)是“不知所云
2018-04-16 10:51:32
什么是CUDA？
2021-09-28 07:37:20
在大家開始深度學(xué)習(xí)時，幾乎所有的入門教程都會提到CUDA這個詞。那么什么是CUDA？她和我們進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的環(huán)境部署等有什么關(guān)系？通過查閱資料，我整理了這份簡潔版CUDA入門文檔，希望能幫助大家用最快
2021-07-26 06:28:15
什么是數(shù)碼功放？淺談數(shù)碼功放
2021-06-07 06:06:15
工作。對于Premiere Pro的使用，我們需要CUDA強制渲染GPU而不是使用CPU來渲染視頻。是否支持使用NVIDIA GRID K2卡？以上來自于谷歌翻譯以下為原文We have
2018-09-10 17:18:49
華為GPU Turbo揭秘，嚇人的技術(shù)，原來只是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-11-11 06:24:43
如果沒有其他用戶共享K520，您是否可以抓取兩個GPU進(jìn)行CUDA計算作業(yè)？我們的應(yīng)用程序使用GPU進(jìn)行顯示和計算。當(dāng)我們在AWS K520實例上運行時，CUDA只能看到K520上的一個GPU。我們
2018-09-26 15:23:49
[cuda] Linux系統(tǒng)多版本cuda環(huán)境下的cuda-90安裝
2019-06-19 17:04:45
企業(yè)培訓(xùn)公司面向單位員工培訓(xùn)，長期招CUDA兼職老師，一般三天左右的短周期培訓(xùn)，周末為主，有2人左右的小輔導(dǎo)，也有30人左右的培訓(xùn)大班，待遇優(yōu)，北京，上海，成都，廣州，深圳等，如您想掙點外塊，積累
2017-09-22 10:31:38
發(fā)揮到最高點?，F(xiàn)招GPU研發(fā)相關(guān)專業(yè)講師短周期的培訓(xùn)，可周末，如您想掙點外塊，積累資源，充實生活，請聯(lián)系我。要求有二年以上實際項目經(jīng)歷，具有CUDA或OpenCL實際項目開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先，表達(dá)能力較好
2016-07-29 13:14:23
現(xiàn)招GPU研發(fā)相關(guān)專業(yè)講師短周期的培訓(xùn)，可周末，如您想掙點外塊，積累資源，充實生活，請聯(lián)系我。要求有二年以上實際項目經(jīng)歷，具有CUDA或OpenCL實際項目開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先，表達(dá)能力較好
2020-01-13 14:50:39
1、探求 NVIDIA GPU 極限性能的利器 在通常的 CUDA 編程中，用戶主要通過 CUDA C/C++ 或 python 語言實現(xiàn) CUDA 功能的調(diào)用。在 NVIDIA 對 CUDA C
2022-10-11 14:35:28
和Horizo??n 7.1。我能夠在C ++中編譯示例CUDA代碼（Windows 10. Visual Studio 2015），但在運行時，我得到了一個
2018-09-11 16:33:56
本文重點研究了Voronoi圖的柵格生成方法，首先比較了常見的柵格方法生成Voronoi圖的優(yōu)缺點，然后結(jié)合CUDA的出現(xiàn)，提出一種基于GPU的Voronoi圖并行柵格生成算法。
2021-06-01 06:44:08
該刪除“在一個物理gpu中一個類型的所有vgpu（例如k120q）”的限制！ - 如果共享的分層可編程性比CUDA可用，則所有vGPU類型都應(yīng)該可用！ - 如果調(diào)度程序具有固定/綁定功能（對SMX
2018-09-11 16:37:04
描述光線追蹤性能），每秒 500T OPs 深度學(xué)習(xí)，支持 NVLink，每秒 100GB，支持每秒 500 萬億張量的操作。黃仁勛表示，圖靈架構(gòu)是自 2006 年 CUDA GPU 發(fā)明以來最大的飛躍
2018-08-15 10:59:45
目錄文章目錄目錄顯卡GPUCPU 與 GPU 的區(qū)別GPU 的架構(gòu)CUDA 編程模式CUDA 的架構(gòu)利用 CUDA 進(jìn)行多并發(fā)編程的原理虛擬機顯卡的實現(xiàn)方式虛擬顯卡顯卡直通物理顯卡虛擬化KVM
2021-07-23 08:56:19
什么是顯卡？什么是GPU？什么是CUDA？CPU和GPU的關(guān)系是什么？
2021-09-27 08:22:16
l強大的處理能力 GPU接近1Tflops/s
l高帶寬 140GB/s
l低成本 Gflop/$和Gflops/w高于CPU
l當(dāng)前世界超級計算機五百強的入門門檻為12Tflops/s
l一個
2010-08-16 16:12:21
0 全面介紹使用CUDA進(jìn)行通用計算所需
要的語法、硬件架構(gòu)、程序優(yōu)化技巧等知識，是進(jìn)行GPU通用計算程序開發(fā)的入門教材和參考書。
本書共分5章。第1章
2010-08-16 16:21:320 •GPGPU及CUDA介紹
•CUDA編程模型
•多線程及存儲器硬件
2010-11-12 16:12:100 NVIDIA采用了兩項關(guān)鍵技術(shù)——G80統(tǒng)一圖形與計算架構(gòu)(最先采用于GeForce 8800、Quadro FX 5600與Tesla C870 GPU)和CUDA。CUDA作為一種軟硬件架構(gòu)，可采用多種高級編程語言對GPU進(jìn)行編程
2011-08-09 09:56:272593 CUDA是NVIDIA創(chuàng)造的一個并行計算平臺和編程模型。它利用圖形處理器(GPU)能力，實現(xiàn)計算性能的顯著提高。NVIDIA是在2006年推出的CUDA，自那以后，股價從最初的7美元一路攀升到現(xiàn)在的260多美元。
2018-09-04 17:27:234122 據(jù)介紹，英偉達(dá)已經(jīng)售出15億塊GPU，如今在使用的每塊GPU都兼容CUDA。而英偉達(dá)CUDA平臺具有豐富的庫、工具和應(yīng)用程序。僅在去年，英偉達(dá)就發(fā)布了500多個SDK和庫，其中既有全新內(nèi)容，也有更新版本。
2019-12-18 14:26:352380 NVIDIA在CUDA 6中引入了統(tǒng)一內(nèi)存模型 （ Unified Memory ），這是CUDA歷史上最重要的編程模型改進(jìn)之一。在當(dāng)今典型的PC或群集節(jié)點中，CPU和GPU的內(nèi)存在物理上是獨立
2020-07-02 14:08:232384 1、CUDA的簡介 2、GPU架構(gòu)和CUDA介紹3、CUDA架構(gòu)4、開發(fā)環(huán)境說明和配置5、開始第一個Hello CUDA程序????5.1、VS2017創(chuàng)建NVIDIA CUDA項目...
2020-12-14 23:40:27659 淺談AC-LED照明技術(shù)(村田電源技術(shù)有限公司)-淺談AC-LED照明技術(shù)
2021-09-27 10:26:2810 通過 CUDA Toolkit，您可以在 GPU 加速的嵌入式系統(tǒng)、桌面工作站、企業(yè)數(shù)據(jù)中心、基于云的平臺和 HPC 超級計算機上開發(fā)、優(yōu)化和部署應(yīng)用程序。
2022-03-10 10:15:442018 NVIDIA 發(fā)布的 CUDA 開發(fā)環(huán)境 CUDA 11.6 的最新版本。本版本的重點是增強 CUDA 應(yīng)用程序的編程模型和性能。 CUDA 繼續(xù)推動 GPU 加速度的邊界，并為 HPC 、可視化、 AI 、 ML 和 DL 和數(shù)據(jù)科學(xué)中的新應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。
2022-04-02 16:43:343996 NVIDIA 宣布 CUDA 開發(fā)環(huán)境的最新版本 CUDA 11 . 5 。 CUDA 11 . 5 專注于增強您的 CUDA 應(yīng)用程序的編程模型和性能。 CUDA 繼續(xù)推動 GPU 加速的邊界，并為 HPC 、可視化、 AI 、 ML 和 DL 中的新應(yīng)用打下基礎(chǔ)，和數(shù)據(jù)科學(xué)。
2022-04-02 16:48:472603 
CUDA 11.4 配備 R470 驅(qū)動程序。該驅(qū)動程序現(xiàn)在包括 GPU 直接 RDMA ，以及 GPU 直接存儲包，它們簡化并使您能夠利用這些技術(shù)，而無需單獨安裝其他包。該驅(qū)動程序還為最近推出
2022-04-02 16:59:562966 CUDA 11 . 5 C ++編譯器解決了不斷增長的客戶請求。具體來說，如何減少 CUDA 應(yīng)用程序構(gòu)建時間。除了消除未使用的內(nèi)核外， NVRTC 和 PTX 并發(fā)編譯有助于解決這個關(guān)鍵問題 CUDA C ++應(yīng)用程序開發(fā)的關(guān)注點。
2022-04-06 11:59:231889 
Numba 為 Python 開發(fā)人員提供了一個進(jìn)入 GPU 加速計算的簡單入口，并為使用日益復(fù)雜的 CUDA 代碼提供了一條路徑，只需使用最少的新語法和行話。
2022-04-11 09:58:381331 共享內(nèi)存是編寫優(yōu)化良好的 CUDA 代碼的一個強大功能。共享內(nèi)存的訪問比全局內(nèi)存訪問快得多，因為它位于芯片上。
2022-04-11 10:03:456774 CUDA 編程模型是一個異構(gòu)模型，其中使用了 CPU 和 GPU 。在 CUDA 中， host 指的是 CPU 及其存儲器， device 是指 GPU 及其存儲器。在主機上運行的代碼可以管理主機和設(shè)備上的內(nèi)存，還可以啟動在設(shè)備上執(zhí)行的函數(shù) kernels 。這些內(nèi)核由許多 GPU 線程并行執(zhí)行。
2022-04-11 10:13:121192 在 CUDA 編程模型中，線程是進(jìn)行計算或內(nèi)存操作的最低抽象級別。 從基于 NVIDIA Ampere GPU 架構(gòu)的設(shè)備開始，CUDA 編程模型通過異步編程模型為內(nèi)存操作提供加速。 異步編程模型定義了與 CUDA 線程相關(guān)的異步操作的行為。
2022-04-20 17:16:032410 
NVIDIA CUDA 工具包提供了開發(fā)環(huán)境，可供開發(fā)、優(yōu)化和部署經(jīng) GPU 加速的高性能應(yīng)用。
2022-06-10 12:03:422964 單精度矩陣乘法（SGEMM）幾乎是每一位學(xué)習(xí) CUDA 的同學(xué)繞不開的案例，這個經(jīng)典的計算密集型案例可以很好地展示 GPU 編程中常用的優(yōu)化技巧。本文將詳細(xì)介紹 CUDA SGEMM 的優(yōu)化手段
2022-09-28 09:46:541511 CUDA（Compute Unified Device Architecture，統(tǒng)一計算架構(gòu)）是由英偉達(dá)所推出的一種集成技術(shù)，是該公司對于GPGPU的正式名稱。通過這個技術(shù)，用戶可利用NVIDIA的GPU進(jìn)行圖像處理之外的運算，CUDA也是首次可以利用GPU作為C-編譯器的開發(fā)環(huán)境。
2022-11-29 09:36:552464 。 用戶可在 GitHub： https://github.com/CVCUDA/CV-CUDA 下載和試用。 CV-CUDA 是一個開源項目，可在 AI 成像和計算機視覺 (CV) 流程中通過 GPU
2022-12-21 20:45:02732 CUDA是NVIDIA的一種用于GPU編程的技術(shù)，CUDA核心是GPU上的一組小型計算單元，它們可以同時執(zhí)行大量的計算任務(wù)。
2023-01-08 09:20:141874 并不完整。作者在實際操作中也是踩坑無數(shù)，同時借此整理一篇關(guān)于OpenCV配置CUDA支持GPU加速的教程，供大家參考。
2023-01-09 10:16:012912 在異構(gòu)計算架構(gòu)中，GPU與CPU通過PCIe總線連接在一起來協(xié)同工作，CPU所在位置稱為為主機端(host)，而GPU所在位置稱為設(shè)備端(device)，兩者優(yōu)勢互補。
2023-01-10 09:54:512426 CUDA 除了是并行計算架構(gòu)外，還是 CPU 和 GPU 協(xié)調(diào)工作的通用語言。在CUDA 編程模型中，主要有 Host（主機）和 Device（設(shè)備）兩個概念，Host 包含 CPU 和主機內(nèi)存，Device 包含 GPU 和顯存
2023-05-18 09:57:541576 
CUDA 編程模型主要有三個關(guān)鍵抽象：層級的線程組，共享內(nèi)存和柵同步（barrier synchronization）。
2023-05-19 11:32:541017 
成熟且完善的平臺生態(tài)是 GPU 廠商的護城河。相較于持續(xù)迭代的微架構(gòu)帶來的技術(shù)壁壘硬實力，成熟的軟件生態(tài)形成的強大用戶粘性將在長時間內(nèi)塑造 GPU廠商的軟實力。以英偉達(dá) CUDA 為例的軟硬件
2023-06-06 14:36:231063 
隨著科技的不斷發(fā)展，計算機視覺已成為當(dāng)今最炙手可熱的技術(shù)領(lǐng)域之一，被廣泛應(yīng)用于圖像處理、視頻分析、自動駕駛等多個場景。GPU 高性能的計算能力對于計算機視覺任務(wù)的成功實現(xiàn)至關(guān)重要。NVIDIA 推出
2023-06-13 20:55:03259 
GPU的線程從thread grid 到thread block，一個thread block在CUDA Core上執(zhí)行時，會分成warp執(zhí)行，warp的顆粒度是32個線程。
2023-08-14 14:39:51539 
CUDA核心（Compute Unified Device Architecture Core）是NVIDIA圖形處理器（GPU）上的計算單元，用于執(zhí)行并行計算任務(wù)。每個CUDA核心可以執(zhí)行單個線程的指令，包括算術(shù)運算、邏輯操作和內(nèi)存訪問等。
2023-09-27 09:38:483969 
對比AMD從2013年開始建設(shè)GPU生態(tài)，近10年時間后用于通用計算的ROCm開放式軟件平臺才逐步有影響力，且還是在兼容CUDA的基礎(chǔ)上。因此我們認(rèn)為國內(nèi)廠商在軟件和生態(tài)層面與英偉達(dá)CUDA生態(tài)的差距較計算性能更為明顯。
2024-01-14 10:06:24502 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能加速的有很多，當(dāng)然使用硬件加速是最可觀的了，而目前除了專用的NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速單元），就屬于GPU對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速效果最好了
2024-03-05 10:26:54183 
CPU 和 GPU 的顯著區(qū)別是：一個典型的 CPU 擁有少數(shù)幾個快速的計算核心，而一個典型的 GPU 擁有幾百到幾千個不那么快速的計算核心。
2024-03-21 10:15:5397 
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