NVIDIA 推出的CUDA（計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu)）是基于GPU 進(jìn)行通用計(jì)算的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，非常適合大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)計(jì)算。在GPU 流處理器架構(gòu)下用CUDA 技術(shù)實(shí)現(xiàn)編碼并行化，并針對(duì)流處理器架構(gòu)特點(diǎn)進(jìn)行
2018-01-18 07:30:00
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NVIDIA CUDA 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)（cuDNN）是一個(gè) GPU 加速的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基元庫(kù)，能夠以高度優(yōu)化的方式實(shí)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(guò)GPU實(shí)現(xiàn)CUDA加速執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)對(duì)OpenCV圖像處理程序的加速運(yùn)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(bào)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(shí)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(guó)產(chǎn)GPU這幾年發(fā)展得非常快，具有一批面向圖形和計(jì)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(lái)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
CUDA教程之1：Linux系統(tǒng)下CUDA安裝教程
2020-06-02 16:53:31
，GPU已經(jīng)不再局限于3D圖形處理了，GPU通用計(jì)算技術(shù)發(fā)展已經(jīng)引起業(yè)界不少的關(guān)注，事實(shí)也證明在浮點(diǎn)運(yùn)算、并行計(jì)算等部分計(jì)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(jì)算方面
2016-01-16 08:59:11
最近遇到了一個(gè)加速matlab程序的問(wèn)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(gè)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
GPU 加速的 L0 范數(shù)圖像平滑(L0 Smooth)【CUDA】
2020-07-08 12:10:13
/m60-can-it-be-used-for-deep-learning-/我遇到了類(lèi)似的問(wèn)題，但它是關(guān)于M10的。我用GRID M10-8Q創(chuàng)建了一個(gè)虛擬機(jī)，我想在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)時(shí)使用cuda加速計(jì)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(lái)，隨著計(jì)算機(jī)、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
淺談認(rèn)知無(wú)線電關(guān)鍵技術(shù)及其在煤礦通信中的應(yīng)用
2013-03-16 16:06:45
我們有一個(gè)使用Grid K2機(jī)器的系統(tǒng)。我試圖在一個(gè)vm的側(cè)面設(shè)置cuda。當(dāng)我使用驅(qū)動(dòng)程序下載頁(yè)面時(shí)，它指向NVIDIA-Linux-x86_64-367.57版本的驅(qū)動(dòng)程序似乎工作（它們安裝
2018-10-10 17:02:15
PowerVR 6系列GPU與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Mali-T600系列GPU的規(guī)格對(duì)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(gè)裸機(jī)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(méi)有將其
2018-09-10 17:18:51
GPU 的數(shù)量和類(lèi)型:2 Kepler GK104s CUDA核心數(shù)量：3072(每顆 GPU 1536 個(gè))雙精度浮點(diǎn)性能：190 Gigaflops(每顆 GPU 95 Gflops)單精度浮點(diǎn)性能
2014-08-21 11:18:27
``提供個(gè)人超級(jí)計(jì)算機(jī)解決方案 高性能GPU運(yùn)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(diǎn)性能
2014-08-03 18:09:13
``提供個(gè)人超級(jí)計(jì)算機(jī)解決方案 高性能GPU運(yùn)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(diǎn)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(lèi)型:4*Kepler CUDA核心數(shù)量：768 專(zhuān)用存儲(chǔ)器總?cè)萘浚?6GB DDR3用于虛擬化功耗：139W熱設(shè)計(jì)功耗 被動(dòng)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(lèi)型:4*Kepler CUDA核心數(shù)量：768 專(zhuān)用存儲(chǔ)器總?cè)萘浚?6GB DDR3用于虛擬化功耗：139W熱設(shè)計(jì)功耗 被動(dòng)散熱14000
2014-09-11 12:48:26
GRID K1GPU 的數(shù)量和類(lèi)型:4*Kepler CUDA核心數(shù)量：768 專(zhuān)用存儲(chǔ)器總?cè)萘浚?6GB DDR3用于虛擬化功耗：139W熱設(shè)計(jì)功耗 被動(dòng)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(lèi)型:1 Kepler GK110
CUDA核心數(shù)量：2496 雙精度浮點(diǎn)性能：1.17 Tflops 單精度浮點(diǎn)性能：3.52 Tflops 專(zhuān)用存儲(chǔ)器總?cè)萘?/div>
2014-09-02 21:17:41
GRID K1GPU 的數(shù)量和類(lèi)型:4*Kepler CUDA核心數(shù)量：768 專(zhuān)用存儲(chǔ)器總?cè)萘浚?6GB DDR3用于虛擬化功耗：139W熱設(shè)計(jì)功耗 被動(dòng)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(lèi)型:4*Kepler CUDA核心數(shù)量：768 專(zhuān)用存儲(chǔ)器總?cè)萘浚?6GB DDR3用于虛擬化功耗：139W熱設(shè)計(jì)功耗 被動(dòng)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(lèi)型:4*Kepler CUDA核心數(shù)量：768 專(zhuān)用存儲(chǔ)器總?cè)萘浚?6GB DDR3用于虛擬化功耗：139W熱設(shè)計(jì)功耗 被動(dòng)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(qǐng)參閱此鏈接以獲取手冊(cè)頁(yè)以及要使用的各種開(kāi)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(jì)者提供反饋，以改善和推進(jìn)未來(lái)GPU的架構(gòu)設(shè)計(jì)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(yàn)（或者SIMD等架構(gòu)的調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)）* 熟悉矩陣計(jì)算的優(yōu)化和加速* 較強(qiáng)C++編程能力、算法分析和實(shí)現(xiàn)* 熟悉計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)*了解GPU架構(gòu)與基于GPU的高性能計(jì)算
2017-09-01 17:22:28
/deviceQuery若看到類(lèi)似以下信息則說(shuō)明 cuda 已安裝成功：
7、安裝cuDNN
cuDNN是GPU加速計(jì)算深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的庫(kù)。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(jī)會(huì)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(kāi)源GPU生態(tài)RISC-V作為一個(gè)開(kāi)源指令集，自然也少不了開(kāi)源
2022-03-24 15:53:12
摘要： GPU深度好文系列，阿里云技術(shù)專(zhuān)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(shí)上與公有云市場(chǎng)和云計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景的普及息息相關(guān)。如果在10年前談起云計(jì)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(kāi)始深度學(xué)習(xí)時(shí)，幾乎所有的入門(mén)教程都會(huì)提到CUDA這個(gè)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(guò)查閱資料，我整理了這份簡(jiǎn)潔版CUDA入門(mén)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(duì)于Premiere Pro的使用，我們需要CUDA強(qiáng)制渲染GPU而不是使用CPU來(lái)渲染視頻。是否支持使用NVIDIA GRID K2卡？以上來(lái)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(lái)只是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-11-11 06:24:43
如果沒(méi)有其他用戶(hù)共享K520，您是否可以抓取兩個(gè)GPU進(jìn)行CUDA計(jì)算作業(yè)？我們的應(yīng)用程序使用GPU進(jìn)行顯示和計(jì)算。當(dāng)我們?cè)贏WS K520實(shí)例上運(yùn)行時(shí)，CUDA只能看到K520上的一個(gè)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(zhǎng)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(diǎn)外塊，積累
2017-09-22 10:31:38
發(fā)揮到最高點(diǎn)?，F(xiàn)招GPU研發(fā)相關(guān)專(zhuān)業(yè)講師短周期的培訓(xùn)，可周末，如您想掙點(diǎn)外塊，積累資源，充實(shí)生活，請(qǐng)聯(lián)系我。要求有二年以上實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷，具有CUDA或OpenCL實(shí)際項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)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(zhuān)業(yè)講師短周期的培訓(xùn)，可周末，如您想掙點(diǎn)外塊，積累資源，充實(shí)生活，請(qǐng)聯(lián)系我。要求有二年以上實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷，具有CUDA或OpenCL實(shí)際項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)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(hù)主要通過(guò) CUDA C/C++ 或 python 語(yǔ)言實(shí)現(xiàn) CUDA 功能的調(diào)用。在 NVIDIA 對(duì) 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(yùn)行時(shí)，我得到了一個(gè)
2018-09-11 16:33:56
本文重點(diǎn)研究了Voronoi圖的柵格生成方法，首先比較了常見(jiàn)的柵格方法生成Voronoi圖的優(yōu)缺點(diǎn)，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(gè)物理gpu中一個(gè)類(lèi)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(lèi)型都應(yīng)該可用！ - 如果調(diào)度程序具有固定/綁定功能（對(duì)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(wàn)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(lái)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(jī)顯卡的實(shí)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(qiáng)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(jí)計(jì)算機(jī)五百?gòu)?qiáng)的入門(mén)門(mén)檻為12Tflops/s
l一個(gè)
2010-08-16 16:12:21
0 全面介紹使用CUDA進(jìn)行通用計(jì)算所需
要的語(yǔ)法、硬件架構(gòu)、程序優(yōu)化技巧等知識(shí)，是進(jìn)行GPU通用計(jì)算程序開(kāi)發(fā)的入門(mén)教材和參考書(shū)。
本書(shū)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(chǔ)器硬件
2010-11-12 16:12:100 NVIDIA采用了兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)——G80統(tǒng)一圖形與計(jì)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(jí)編程語(yǔ)言對(duì)GPU進(jìn)行編程
2011-08-09 09:56:272593 CUDA是NVIDIA創(chuàng)造的一個(gè)并行計(jì)算平臺(tái)和編程模型。它利用圖形處理器(GPU)能力，實(shí)現(xiàn)計(jì)算性能的顯著提高。NVIDIA是在2006年推出的CUDA，自那以后，股價(jià)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(tái)具有豐富的庫(kù)、工具和應(yīng)用程序。僅在去年，英偉達(dá)就發(fā)布了500多個(gè)SDK和庫(kù)，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(diǎn)中，CPU和GPU的內(nèi)存在物理上是獨(dú)立
2020-07-02 14:08:232384 1、CUDA的簡(jiǎn)介 2、GPU架構(gòu)和CUDA介紹3、CUDA架構(gòu)4、開(kāi)發(fā)環(huán)境說(shuō)明和配置5、開(kāi)始第一個(gè)Hello CUDA程序????5.1、VS2017創(chuàng)建NVIDIA CUDA項(xiàng)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(guò) 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(tái)和 HPC 超級(jí)計(jì)算機(jī)上開(kāi)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(kāi)發(fā)環(huán)境 CUDA 11.6 的最新版本。本版本的重點(diǎn)是增強(qiáng) CUDA 應(yīng)用程序的編程模型和性能。 CUDA 繼續(xù)推動(dòng) 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(kāi)發(fā)環(huán)境的最新版本 CUDA 11 . 5 。 CUDA 11 . 5 專(zhuān)注于增強(qiáng)您的 CUDA 應(yīng)用程序的編程模型和性能。 CUDA 繼續(xù)推動(dòng) 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(dòng)程序。該驅(qū)動(dòng)程序現(xiàn)在包括 GPU 直接 RDMA ，以及 GPU 直接存儲(chǔ)包，它們簡(jiǎn)化并使您能夠利用這些技術(shù)，而無(wú)需單獨(dú)安裝其他包。該驅(qū)動(dòng)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(zhǎng)的客戶(hù)請(qǐng)求。具體來(lái)說(shuō)，如何減少 CUDA 應(yīng)用程序構(gòu)建時(shí)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(gè)關(guān)鍵問(wèn)題 CUDA C ++應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)的關(guān)注點(diǎn)。
2022-04-06 11:59:231889 
Numba 為 Python 開(kāi)發(fā)人員提供了一個(gè)進(jìn)入 GPU 加速計(jì)算的簡(jiǎn)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(yǔ)法和行話(huà)。
2022-04-11 09:58:381331 已全部加載完成
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